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.2020年5月;30(5):053111.
doi:10.1063/5.0005541。

将机器学习与基于知识的建模相结合,用于大型复杂时空系统的可扩展预测和次脊尺度闭合

附属公司

将机器学习与基于知识的建模相结合,用于大型复杂时空系统的可扩展预测和次脊尺度闭合

亚历山大·威克纳等。 混乱. 2020年5月.

摘要

我们考虑了常见的情况(例如,在天气预报中),其中的目标是当我们可以访问以前系统状态的时间序列数据和完整系统动力学的不完善模型时,预测大型时空混沌动力系统的时间演化。具体来说,我们试图利用机器学习作为将过去数据的使用集成到预测中的基本工具。为了便于扩展到时空混沌系统非常庞大和复杂的常见场景,我们建议结合两种方法:(i)并行机器学习预测方案和(ii)由基于知识的组件和基于机器学习的组件组成的复合预测系统的混合技术。我们证明,这种将(i)和(ii)相结合的方法不仅可以扩展,为非常大的系统提供优异的性能,而且训练我们的多个并行机器学习组件所需的时间序列数据长度也大大小于没有并行化所需的时间序列数据长度。此外,考虑到基于知识的组件的计算实现不能解决子脊尺度过程的情况,我们的方案能够使用训练数据来合并未解决的短期动力学对已解决的长尺度动力学的影响(子脊尺度闭合)。

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引用人

  • 下一代油藏计算。
    Gauthier DJ、Bolt E、Griffith A、Barbosa WAS。 Gauthier DJ等人。 国家公社。2021年9月21日;12(1):5564. doi:10.1038/s41467-021-25801-2。 国家公社。2021 PMID:34548491 免费PMC文章。

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