优化回声状态网络混沌跳频码预测方法研究
来源：信号处理杂志 2016年第5期北京时间：
作者：吕季杰, 杨俊安, 刘辉
摘要：以混沌跳频码预测为背景，针对现有预测方法中存在的缺乏记忆能力导致识别准确率不高以及运算量大等问题，论文提出了基于优化回声状态网络的混沌跳频码预测方法。该方法在继承回声状态网络优良性能的同时，利用改进遗传算法优化网络储备池参数，较好地解决了参数选择问题，使其具有更强的针对性和更好的预测效果。论文以logistic-kent映射、Lorenz系统和Mackey-Glass系统跳频码为样本数据，通过改进遗传算法确定最优储备池参数并进行仿真实验，将仿真结果与其他文献结果作了比较，证明了该预测方法的优越性。
关键词：混沌跳频码, 跳频码预测, 回声状态网络, 改进遗传算法
