arXiv 提出 CGDT-CESN 聚类回声状态网络预测多变量时序
原文标题：CGDT-CESN: Correlation-Guided and Dynamics-Trained Clustered Echo State Network for Multivariate Time-Series Prediction
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研究提出相关性引导、动力学训练的聚类回声状态网络 CGDT-CESN，每个聚类专门对应一个变量，簇间连接由变量间经验相关性驱动并可训练。在 Twitter 信息级联演化与太阳风预测两个数据集上均优于传统 ESN，且在低数据量与多预测步长下保持优势。
- 问题
- 多变量时序预测需同时刻画变量自身动态与跨变量交互。
- 方法
- 每个聚类对应一个变量的模块化储备池，簇间连接由变量经验相关性驱动并可训练。
- 结果
- 在 Twitter 信息级联与太阳风预测上优于传统 ESN，低数据量与多步长下仍保持优势
- 影响
- 为多变量时序提供轻量可训练耦合方案，适合数据稀缺的在线预测场景。
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