Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "model free analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Forecasting models for chaotic fractional-order oscillators using neural networks
Autorzy:
Bingi, Kishore
Prusty, B Rajanarayan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055150.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
chaotic oscillators
data driven forecasting
fractional order system
model free analysis
neural network
time series prediction
oscylator chaotyczny
układ rzędu ułamkowego
sieć neuronowa
prognozowanie szeregów czasowych
Opis:
This paper proposes novel forecasting models for fractional-order chaotic oscillators, such as Duffing’s, Van der Pol’s, Tamaševičius’s and Chua’s, using feedforward neural networks. The models predict a change in the state values which bears a weighted relationship with the oscillator states. Such an arrangement is a suitable candidate model for out-of-sample forecasting of system states. The proposed neural network-assisted weighted model is applied to the above oscillators. The improved out-of-sample forecasting results of the proposed modeling strategy compared with the literature are comprehensively analyzed. The proposed models corresponding to the optimal weights result in the least mean square error (MSE) for all the system states. Further, the MSE for the proposed model is less in most of the oscillators compared with the one reported in the literature. The proposed prediction model’s out-of-sample forecasting plots show the best tracking ability to approximate future state values.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 3; 387--398
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies