Long-Time Predictive Modeling of Nonlinear Dynamical Systems Using Neural Networks
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-26، 26ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
26
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We study the use of feedforward neural networks (FNN) to develop models of nonlinear dynamical systems from data.
Emphasis is placed on predictions at long times, with limited data availability.
Inspired by global stability analysis, and the observation of strong correlation between the local error and the maximal singular value of the Jacobian of the ANN, we introduce Jacobian regularization in the loss function.
This regularization suppresses the sensitivity of the prediction to the local error and is shown to improve accuracy and robustness.
Comparison between the proposed approach and sparse polynomial regression is presented in numerical examples ranging from simple ODE systems to nonlinear PDE systems including vortex shedding behind a cylinder and instability-driven buoyant mixing flow.
Furthermore, limitations of feedforward neural networks are highlighted, especially when the training data does not include a low dimensional attractor.
Strategies of data augmentation are presented as remedies to address these issues to a certain extent.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pan, Shaowu& Duraisamy, Karthik. 2018. Long-Time Predictive Modeling of Nonlinear Dynamical Systems Using Neural Networks. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134367
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pan, Shaowu& Duraisamy, Karthik. Long-Time Predictive Modeling of Nonlinear Dynamical Systems Using Neural Networks. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134367
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pan, Shaowu& Duraisamy, Karthik. Long-Time Predictive Modeling of Nonlinear Dynamical Systems Using Neural Networks. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134367
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1134367
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر