基于逻辑映射的储层计算

最近关于储层计算的研究本质上涉及一个高维动力系统作为储层，它将输入转换并存储为更高维的状态，用于时间序列和非时间序列数据处理。我们在此展示了一种方法，通过使用非线性映射（即逻辑映射）和简单的有限三角级数，构建虚拟节点作为储层计算中的储层，来预测时间序列和非时间序列任务。我们预测了三个非线性系统（Lorenz、Rossler和Hindmarsh-Rose）的时间序列任务，以及一个七阶多项式的非时间序列任务，精度很高。此外，在存在噪声的情况下进行预测，发现与目标值非常吻合。值得注意的是，逻辑映射表现良好，预测值接近实际值或目标值。低均方根误差值证实了该方法在效率方面的准确性。我们的方法消除了在储层计算中构建储层所需的连续动力系统。此外，对三个不同非线性系统的准确预测表明，该方法可以被视为一种通用方法，并可应用于预测许多系统。最后，我们展示了该方法还能准确预测Rossler系统所有三个变量的未来时间序列（自预测）。