然而，ESN的性能高度依赖于超参数的合理设置，如储备池的大小、输入权重的分布等，不适当的超参数配置会显著影响模型的预测精度和泛化能力。将NGO应用于ESN的超参数优化中，可以利用NGO的强大搜索能力，为ESN找到最佳的超参数配置，从而提升模型在时间序列预测、模式识别等任务上的表现。% 学习率（更新速度）