כתבה
arXiv cs.LG ·
רשתות מדף-אקו לטיפול בסדרות זמן: סריקה של פרמטרים וביצועי בסיס
Echo State Networks for Time Series Forecasting: Hyperparameter Sweep and Benchmarking
במאמר זה נחקרת יעילות רשתות מדף-אקו לטיפול בסדרות זמן. המחברים חקרו את השפעת קביעת פרמטרים על תוצאות הטיפול. המאמר כולל השוואה למודלים אחרים, כגון ARIMA, ETS ו-RNN.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2602.03912v5 Announce Type: replace Abstract: This paper investigates the performance of Echo State Networks (ESNs) for univariate forecasting of monthly and quarterly time series from the M4 Forecasting Competition dataset. We evaluate whether a simple first-order autoregressive ESN can serve as a competitive alternative to widely used forecasting methods. The study uses a two-stage design: a Parameter dataset is used to analyze ESN model configurations over leakage rate, spectral radius, reservoir size, and regularization selection, while a disjoint Forecast dataset is reserved for out-of-sample benchmarking. Forecast accuracy is measured using mean absolute scaled error (MASE), symmetric mean absolute percentage error (sMAPE), and the overall weighted average (OWA). The ESN is com
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית