探究 SINDy 作为时间序列信号因果发现工具
机器学习
2023-01-02 v1 统计方法学
摘要
SINDy 算法已成功用于从时间序列数据中识别动力系统的控制方程。在本文中，我们论证了这使得 SINDy 成为一种潜在有用的因果发现工具，并且现有的因果发现工具可用于显著提升 SINDy 作为鲁棒稀疏建模与系统识别工具的性能。随后，我们通过实验证明，利用因果发现工具增强 SINDy 算法，可以为工程师提供一种学习具有因果鲁棒性的控制方程的工具。
引用
@article{arxiv.2212.14133,
title = {Investigating Sindy As a Tool For Causal Discovery In Time Series Signals},
author = {Andrew O'Brien and Rosina Weber and Edward Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.14133},
year = {2023}
}