建立更好的洪水,库存和预报其他来自次优预测的混沌系统

时间:2020-01-24 19:19 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

建立更好的洪水,库存和预报其他来自次优预测的混沌系统

东京大学(University of Tokyo)和Kozo Keikaku工程公司(Kozo Keikaku Engineering Inc.)的研究人员介绍了一种增强现有算法预测未知时间序列未来能力的方法。通过结合许多次优预测的预测,他们能够构建一个一致的预测,这个预测往往优于现有的方法。这项研究可能有助于为洪水、经济冲击或天气变化提供早期预警。

时间序列数据是我们日常生活中熟悉的一部分。一个旋转的图形可能代表河流的水位,股票的价格,或者一个城市的每日高温,等等。对时间序列未来运动的预先了解可以用来避免或准备未来不希望发生的事件。然而,预测是极其困难的,因为产生值的基本动态是非线性的(即使假定是确定性的),因此会受到剧烈波动的影响。

延迟嵌入是一种广泛使用的方法,用于帮助理解时间序列数据并尝试预测未来值。这种方法采用一系列的观察和“嵌入”通过将当前值与过去均匀间隔的滞后值相结合,在高维空间中实现。例如,要创建标准普尔500指数收盘价的三维延迟嵌入,您可以将今天、昨天和前天的收盘价分别作为x-、y-和z坐标。然而,嵌入维数和延迟延迟的可能选择使得寻找使预测成为一个试验和错误的问题的最有用的表示法。

现在,东京大学(University of Tokyo)和Kozo Keikaku工程公司(Kozo Keikaku Engineering Inc.)的研究人员发现了一种方法,可以选择和优化一组延迟嵌入项,从而使他们的综合预测比任何单个预测器都更准确。“我们发现‘群众的智慧’,在这种情况下,一致的预测比单独的预测要好,即使是在数学模型中也是如此,”第一作者Shunya Okuno解释道。

研究人员在真实的洪水数据以及混沌行为的理论方程上测试了他们的方法。“我们预计,这种方法将在预测时间序列数据方面找到许多实际应用,并重新激活延迟嵌入的使用,”资深作家Yoshito Hirata说。预测未来系统状态是许多不同领域的重要任务,包括神经科学、生态学、金融、流体动力学、天气和灾害预防,因此这项工作具有广泛的应用潜力。

参考文献:“利用次优嵌入预测高维动力学”作者:Shunya Okuno、Kazuyuki Aihara和Yoshito Hirata,科学报道,2020年1月20日。

DOI: 10.1038 / s41598 - 019 - 57255 - 4

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