典型文献
基于DRNet的常微分方程模型逼近和序列预测方法
文献摘要：
针对残差网络预测精度偏低的问题,基于系统观测数据和相轨线的关系,提出密集残差网络的方法实现对自治系统的拟合逼近和序列的高精度预测.首先,为强化对数据内含"特征信息"的提取和流通使用,将神经网络各隐藏层的输入与之前各层输出拼接后作为本层的输入,形成密集连接模块;其次,为避免加大网络深度时出现的"退化"现象,引入残差机制,将密集连接模块的输入层与输出层相连,形成密集残差网络.最后,将密集残差网络应用于线性的单自由度系统振动模型和非线性的SEIRS模型、Logistic-Volterra模型.结果表明,在规模为5000和10000的数据集上,密集残差网络对模型的拟合逼近效果和预测精度优于残差网络、反向传播神经网络和密集网络,特别是在非线性系统上的4项定量评价指标均优于对照模型,表现出密集残差网络对自治系统模型逼近和序列预测的高有效性;同时,在观测数据中加入5％的噪声后,密集残差网络表现出较好的抗干扰性.
文献关键词：
深度学习;密集残差网络;序列预测;模型逼近
中图分类号：
作者姓名：
李阳;杨亚莉;钟卫军
作者机构：
空军工程大学基础部,西安,710051;文昌航天发射场指挥控制中心,海南文昌,571300;宇航动力学国家重点实验室,西安,710043
文献出处：
引用格式：
[1]李阳;杨亚莉;钟卫军-.基于DRNet的常微分方程模型逼近和序列预测方法)[J].空军工程大学学报,2022(05):83-89
A类：
DRNet
B类：
常微分方程,微分方程模型,模型逼近,序列预测,系统观,观测数据,密集残差网络,自治系统,精度预测,特征信息,流通使用,拼接,密集连接,连接模块,大网,残差机制,输入层,出层,网络应用,单自由度,振动模型,SEIRS,Volterra,反向传播神经网络,密集网络,非线性系统,定量评价,系统模型,抗干扰性
AB值：
0.283011
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