一致非线性动力学：识别模型不充分性
混沌动力学
2009-11-10 v3
摘要
经验建模通常旨在寻找与数据一致的最简模型。本文提出了一种新技术，用于量化模型动力学作为状态空间位置的函数的一致性。众所周知，非线性模型的传统统计量（如均方根（RMS）预报误差）可能具有误导性。研究表明，在完美模型情景下以及将先前发表的模型应用于多个物理系统的数据时，一致性检验能够克服RMS误差的一些缺陷。特别是，检验一致非线性动力学有助于：（i）识别延迟重构何时未能成为嵌入；（ii）允许状态相关的模型选择；（iii）优化局部邻域大小。它还为识别虚假最近邻提供了更相关的（状态相关的）阈值。
引用
@article{arxiv.nlin/0401024,
title = {Consistent nonlinear dynamics: identifying model inadequacy},
author = {Patrick E. McSharry and Leonard A. Smith},
journal= {arXiv preprint arXiv:nlin/0401024},
year = {2009}
}
备注
40 pages, 14 figures