耗散系统数据驱动深度循环神经网络建模
原文标题：Data-driven discrete-time deep recurrent neural network-based modeling for dissipative systems
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论文提出 DissipNet，一种深度离散时间耗散循环神经网络，通过结构权重约束与专门训练算法显式强制耗散性，并用 Lyapunov 理论形式化分析其稳定性。与仅将控制方程纳入损失、不保证内部解析性质（如耗散性、无源性）的物理信息神经网络（PINN）不同，该方法在模型层面提供显式稳定性保证，并在多个建模任务上优于朴素 RNN 与 PINN 模型。
- 问题
- 物理信息神经网络不保证耗散性、无源性等内部解析性质。
- 方法
- DissipNet 用结构权重约束与专门训练算法在模型层面强制耗散性，并用 Lyapunov 理论形式化稳定性。
- 结果
- 多个建模任务上优于朴素 RNN 与 PINN 模型。
- 影响
- 对需要稳定性保证的控制与仿真场景，模型级保证比软约束损失更可靠。
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