En god framtidsprognos gör det möjligt för företag och regeringar att planera sina investeringar, produktion och andra behov. Efterfrågan på bra prognostekniker motiverar många forskare från ett stort antal olika områden att utveckla metoder för tidsserieprognoser. Många av dessa tekniker är mycket komplexa att tillämpa och kräver massor av beräkningsansträngningar för att utföra. Som svar på detta föreslår vi användningen av Reservoir Computing, en nyutvecklad teknik för effektiv utbildning av återkommande neurala nätverk, för månatliga tidsserieprognoser. Vi kommer att förklara hur Reservoir Computing i sin grundläggande form kan tillämpas på tidsserieprognoser. Dessutom kommer vi att utöka detta tillvägagångssätt med olika Reservoir Computing-strategier som säsongsjustering eller ett Reservoir Computing-baserat kollektivt tillvägagångssätt. Vi kommer att undersöka resultatet av alla föreslagna strategier och jämföra dess förutsägelse noggrannhet med linjär prognosförfarande bygga i Census Bureau X-12-ARIMA-program och en icke-linjär Autoregressiv modell med hjälp av Least-Squares Support Vector Machines.
Nyligen, Wyffels et al. REF har använt reservoardata, en form av återkommande neurala nätverk, för tidsserieprognoser.
A comparative study of Reservoir Computing strategies for monthly time series prediction
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}