Python
实现基于
GA-ESN
遗传算法（
GA）优化回声状态网络（
ESN）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着数据科学和人工智能的迅速发展，时序数据的多输入单输出（MISO）回归预测技术已在金融、气象、能源、制造等诸多领域展现出巨大价值。这类问题通常需要对多个输入变量进行联合建模，以对某一关键输出变量进行高精度预测。传统的回归方法如线性回归、决策树回归对于弱非线性或特征维度有限的问题尚能胜任，但面对数据维度高、变量间存在复杂动态关系、系统非线性特征显著的现实应用时，常常力不从心。这推动了基于神经网络的预测方法不断发展，尤其是具有时序记忆能力的神经网络模型，例如循环神经网络（RNN）及其衍生结构。
回声状态网络（Echo State Network，ESN）以其网络结构简单、训练高效、动态建模能力强等特点，成为处理时序数据，尤其是多输入多输出（MIMO）与多输入单输出（MISO）预测任务的理想工具。ESN的核心理念是在高维稀疏动态随机网络（即水库）中投射输入信号，通过线性读取输出，实现复杂动力学关系的建模。ESN相比传统RNN，极大地简化了模型训练过程 — ...