用于抑制极端事件的控制感知回声状态网络(Ca-ESN)
机器学习
2023-08-08 v1 混沌动力学
流体动力学
摘要
极端事件是混沌非线性系统状态或观测量的突然大幅变化，表征了许多科学现象。因其剧烈性质，极端事件通常带来不利后果，亟需防止其发生的方法。本工作中，我们引入控制感知回声状态网络(Ca-ESN)，将 ESNs 与比例-积分-微分及模型预测控制等控制策略无缝结合，以抑制极端事件。该方法在混沌湍流中展示，相较于传统方法我们将极端事件发生率降低了两个数量级。本工作为利用神经网络高效控制非线性系统开辟了新可能。
引用
@article{arxiv.2308.03095,
title = {Control-aware echo state networks (Ca-ESN) for the suppression of extreme events},
author = {Alberto Racca and Luca Magri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.03095},
year = {2023}
}