基于储备池方法的多变量序列预测建模研究的中期报告前言本文为基于储备池方法的多变量序列预测建模研究的中期报告，主要介绍了本研究的背景、目标、方法及进展情况。研究背景与目标时间序列分析在经济、金融、交通等领域具有广泛的应用。然而，很多实际问题并不是单变量序列，而是涉及多个变量的多变量序列问题。如何对多变量序列进行有效的预测建模是一个重要的课题。基于储备池（Reservoir）方法是一种比较新兴的预测建模方法，该方法使用随机的高维非线性映射将输入序列映射到高维空间中，并使用储备池方法来训练模型。该方法具有模型参数较少、对大规模数据建模能力强等优点，因此在多变量序列预测建模中也有广泛的应用。本研究的目标是基于储备池方法，对多变量序列进行预测建模，探索储备池方法在多变量序列问题中的应用，提高预测准确率。方法介绍（1）数据预处理对于多变量序列，通常需要进行数据标准化等预处理来保证数据的稳定性和可靠性。（2）储备池构建在构建储备池时，我们采用了高斯分布初始化方法来初始化储备池的权重矩阵，并使用反向传播算法和随机梯度下降算法来更新储备池的权重。（3）特征提取在预测建模中，通常需要对原始数据进行特征提取。本研究采用了小波变换方法对数据进行特征提取。（4）建模与预测我们采用了回归模型来进行建模和预测，其中包括线性回归、多项式回归、支持向量回归等。进展情况目前，我们已经完成了基于储备池方法的多变量序列预测建模的代码实现，包括数据预处理、储备池构建、特征提取、建模与预测等模块，并完成了对模型的测试和性能优化等工作。下一步将进一步对模型进行优化和调整，提高预测准确率。