用于再现混沌系统中稀有事件的 Echo-State 网络
混沌动力学
2026-05-06 v2 人工智能
机器学习
动力系统
摘要
我们将 Echo-State 网络应用于预测竞争型 Lotka-Volterra 模型在混沌 regime 中的时间序列和统计属性。特别是，我们展示了 Echo-State 网络成功学习了竞争型 Lotka-Volterra 模型的混沌吸引子，并再现了依赖变量的直方图，包括尾部和稀有事件。我们也展示了 Echo-State 网络在 Lotka-Volterra 系统的非平衡模拟中再现稀有事件。我们使用 Generalized Extreme Value 分布来量化尾部行为。
引用
@article{arxiv.2505.16208,
title = {Using Echo-State Networks to Reproduce Rare Events in Chaotic Systems},
author = {Anton Erofeev and Balasubramanya T. Nadiga and Ilya Timofeyev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.16208},
year = {2026}
}