Aug, 2023

控制感知的回声状态网络 (Ca-ESN) 用于极端事件的抑制

PDF
TL;DR介绍了控制感知回声状态网络（Ca-ESN），用于无缝结合 ESNs 和控制策略，如比例积分微分控制和模型预测控制，以抑制极端事件，并在混沌湍流流动中展示了这一方法，相对于传统方法将极端事件的发生率降低了两个数量级，为用神经网络有效控制非线性系统开辟了新的可能性。
extreme eventschaotic nonlinear systemscontrol-aware echo state networkproportional-integral-derivativemodel predictive control
发现论文，激发创造
  • 物理知识指导下的回声状态网络用于混沌系统预测

    使用物理知识启发的回声状态网络 (ESN) 预测混沌系统的演化，通过引入附加损失函数惩罚非物理预测，提高了预测可预见性，展示了机器学习和物理先验知识相结合的潜力。

    Apr, 2019

  • 深度回声状态网络与不确定性量化在时空预测中的应用

    介绍了一种应用于非线性、多元时间序列的深度集成 ESN 模型及其在美国长期土壤湿度预测中的应用。

    Jun, 2018

  • 基于 ESN 的部分观测动态系统的预测时域变异性

    使用局部状态观察研究动力系统的问题在于其适用于许多现实世界的系统。我们通过提出具有局部状态输入和局部或全部状态输出的回声状态网络框架来解决这个问题，结合 Lorenz 系统和 Chua 的振荡器进行验证，表明该方法的有效性。因此，我们证明了 ESN 作为一种自主动力系统具有短期预测数个 Lyapunov 时间的能力，并能有效地学习系统的动态，因此具有作为预测完全观测不可用的系统的动态的廉价代理模型的潜力。

    Jun, 2023

  • 基于回声状态网络的特征重要性特征化气候变化路径

    本文通过使用回声态网络（ESN）进行特征重要性分析，旨在量化与气候现象相关的变量关系，并以模拟研究和气候数据分析验证了该方法的有效性。

    Oct, 2023

  • 基于回声状态网络的云无线接入网络中移动用户的主动缓存

    该研究旨在解决云无线电接入网络中预测式缓存的问题，通过利用基带单元的机器学习框架并结合子线性算法，确定内容缓存，研究发现该方法相较于随机缓存算法提高了 27.8％至 30.7％的有效容量。

    Jul, 2016

  • 利用回声状态网络检测广义同步

    研究测试了储层计算和普遍同步检测，通过 Rössler 混沌吸引子实现时间序列中的同步和非同步序列的区分，并证明了基于 ESN 的同步检测方法具有在线检测能力，对于监测连续信号的动力学同步变化具有很好的应用前景。

    Oct, 2017

  • 噪声数据的序贯学习：数据同化遇上 Echo-State 网络

    本文探讨了在嘈杂数据下训练循环神经网络的问题，并提出了使用卡尔曼滤波器的序贯训练算法来优化基于回声状态网络的动态预测器，该方法在两个混沌动力系统的合成数据集和实时交通数据集上表现优秀。

    Apr, 2023

  • 稳定的边缘回响状态网络

    提出了一种新的 Reservoir Computing（RC）架构，称为 Edge of Stability Echo State Network（ES2N）。该 ES2N 模型基于将储层层定义为非线性储层（如标准 ESN）和实现正交变换的线性储层的凸组合。通过数学分析证明 ES2N 映射的整个 Jacobian 的特征谱可以包含在可控半径的复杂圆的环状邻域内，并利用这一属性证明 ES2N 的正向动力学设计得接近混沌边缘。实验分析表明，与标准 ESN 相比，这种新引入的储层模型能够达到理论上的最大短期记忆容量，并在自回归非线性建模中提供了一个有利的记忆和非线性折衷，以及显着的性能改进。

    Aug, 2023

  • 基于特征的回声状态网络：实现储备计算机可解释性与简约性的一步

    提出了一种新颖且可解释的循环神经网络结构，采用回声态网络（ESN）范例进行时间序列预测，并通过较小的并行储备池驱动不同输入组合的特征，非线性组合以产生输出，其预测能力表现优于传统单储备池 ESN。

    Mar, 2024

  • 进化回音状态网络：傅里叶空间中的演化储层

    本文提出了一种基于基因算法进行底层储备计算的正弦储备网络模型，该模型能够对经典 ESN 进行维度约简转换，以便更好地利用大型反馈结构的优势并避免梯度下降训练方法的问题。实验结果表明，该方法在混沌系统和真实世界数据方面具有较好的性能。

    Jun, 2022