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亚历山大·威克纳;贾德普·帕塔克;布赖恩·亨特。;伊斯特万·苏尼奥格;米歇尔·吉尔文;爱德华·奥特

使用数据同化训练一个结合机器学习和知识组件的混合预测系统。 （英语） Zbl 1462.37090号

混乱 31，第5期，053114，第11页（2021）.
摘要：当可用数据是动力系统过去和现在状态的噪声部分测量值时，我们考虑混沌动力系统的数据辅助预测问题。最近，已经有几种很有前途的数据驱动方法来使用机器学习预测混沌动力系统。其中最有希望的是将机器学习与基于知识的模型相结合的混合方法，其中使用机器学习技术来纠正基于知识模型中的缺陷。这种缺陷可能是由于对底层动力系统（例如大气或海洋）中物理过程的不完全理解和/或有限的分辨率造成的。以前提出的数据驱动的预测方法往往需要对所有要预测的变量进行测量，以便进行培训。我们描述了一种通过将数据同化与机器学习相结合来放松这一假设的方法。我们使用集合变换卡尔曼滤波器演示了这一技术，以同化三变量Lorenz 1963系统和Kuramoto-Sivashinsky系统的合成数据，通过错误指定的参数值模拟每种情况下的模型误差。我们表明，通过使用动力系统状态的部分测量值，我们可以训练机器学习模型来改进不完善的知识模型所做的预测。
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37M10个 动力系统的时间序列分析

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\textit{A.Wikner}等人，Chaos 31，No.5，053114，11 p.（2021；Zbl 1462.37090）
全文： 内政部 arXiv公司

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