本發明提出基于狀態方程的顯式歐拉法符號網絡常微分方程識別方法。本發明所述方法首先通過數值模擬準備識別方程所用的數據集,將位移數據與速度數據組合成狀態向量;將狀態向量形式的數據送入符號網絡進行學習,網絡的深度推進格式采用顯式歐拉法,每一個符號網絡循環塊的輸入都作為下一個網絡循環塊的輸入以此提高網絡對長期時域信號的學習能力;將最終學習到的方程形式與真實方程作比較并用學習到的方程作預測曲線與真實的曲線對比來驗證學習方程的準確性。所述方法智能化學習程度更高,所需先驗知識更少,實用性更廣模型搭建的難度更低。
聲明:
“基于狀態方程的顯式歐拉法符號網絡常微分方程識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)