基于储备池计算预测非线性系统的维度准则
机器学习
2022-12-19 v3 混沌动力学
摘要
储备池计算机（RC）已被证明在预测和复现混沌动力学系统方面是有效的代理模型。基于RC的代理模型质量关键取决于其最优实现，这涉及选择最优的储备池拓扑结构和超参数。通过系统地应用贝叶斯超参数优化并使用各种拓扑结构的储备池集成，我们表明，储备池的连通性仅在预测和复现足够复杂的混沌系统时才具有重要性。通过应用不同拓扑结构的RC来预测和复现Lorenz系统、耦合Wilson-Cowan系统以及Kuramoto-Sivashinsky系统，我们证明，对于估计分形维度 的目标系统，无连接节点简单储备池（RUN）优于有连接节点的储备池，而对于 的系统，有连接的储备池则更好。这一发现对于评估储池计算方法以及选择预测非线性系统测量信号的方法具有重要意义。
引用
@article{arxiv.2202.05159,
title = {Dimensional criterion for forecasting nonlinear systems by reservoir computing},
author = {Pauliina Kärkkäinen and Riku Linna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.05159},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 7 figures