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储备池计算预测跳跃四分之一车模型非线性振荡
研究探索储备池计算（具体为回声状态网络 ESN）对跳跃四分之一车模型进行数据驱动预测的可行性。仅用少量点的时间序列训练，网络即可定性重现倍周期分岔通向混沌的路径，并捕捉周期与混沌吸引子的几何结构，表明 RC 可用于非光滑车辆系统的非线性动力学预测。
arXiv cs.LG41 天前
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研究探索储备池计算（具体为回声状态网络 ESN）对跳跃四分之一车模型进行数据驱动预测的可行性。仅用少量点的时间序列训练，网络即可定性重现倍周期分岔通向混沌的路径，并捕捉周期与混沌吸引子的几何结构，表明 RC 可用于非光滑车辆系统的非线性动力学预测。