储备池计算成功所需的参数约束

回声状态网络是由时间序列驱动的离散动力系统的简单模型。通过选择使网络动态为压缩性（以负的最大李雅普诺夫指数为特征）的网络参数，网络可与驱动信号同步。利用该同步，回声状态网络可被训练以自主复现输入动态，从而实现时间序列预测。然而，虽然同步是预测的必要条件，却非充分条件。在此，我们研究成功的时间序列预测还需要哪些其他条件。我们确定了两个对预测性能关键参数，并进行参数扫描以找出预测成功的区域。这些区域在训练期间网络是否被提供输入的全部或部分相空间信息时有显著差异。我们解释了这些区域如何产生。