Сети Echo State для прогнозирования временных рядов: Гиперпараметрическое сверление и контрольная оценка

arXiv:2602.039212v5 Вид уведомления: заменить резюме: в настоящем документе анализируется эффективность сетей " Echo State Networks (ESNs) для одноразового прогнозирования ежемесячных и квартальных временных рядов из набора данных о прогнозах конкуренции М4. Мы оцениваем, может ли простой авторегрессивный ЭНС первого порядка служить конкурентоспособной альтернативой широко используемым методам прогнозирования. В этом исследовании используется двухэтапная схема: набор данных по Параметру используется для анализа конфигураций модели ЭНС с точки зрения скорости утечки, спектрального радиуса, размера резервуаров и выбора регуляризации, в то время как несовместимый набор данных прогноза зарезервирован для целей вневыборного сопоставления. Погрешность прогнозирования измеряется с использованием средней абсолютной погрешности (MASE), симметричной погрешностей в абсолютном процентном выражении (sMAPE) и общей средневзвешенной величины (WOA). ЭНС сопоставляется с простыми контрольными показателями, статистическими моделями, включая авторегрессивное интегрированное скользящее среднее (ARIMA), экспоненциальный сглаживание пространства состояния (ETS), метод Тета и TBATS, а также многослойный