基于机器学习预测长期时间的动力学行为.pdf

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基于机器学习预测长期时间的动力学行为

摘要

如何通过未知动力学方程系统中的暂态数据进行预测系统的动力学行为是一个

非常重要且值得研究的课题.在本工作中,首先分别对Sturat-Landau系统、Brusselator

振子、以及Belousov-Zhabotinsky系统,双稳态系统和Morris-Lecar模型的稳态数据

进行采集,并输入到储备池神经网络里进行训练;然后基于五个系统采集的暂态数

据,利用已经训练好的神经网络模型,能够对其在不同参数下长时间的动

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