Reconstruction of Piecewise Chaotic Dynamic Using a Genetic Algorithm Multiple Model Approach
Notice bibliographique
Résumé
Reconstruction of chaotic dynamics from its time-series measurement is an important problem for many engineering applications. In this paper, we propose using a novel multiple model (MM) predictor based on a genetic algorithm (GA) to reconstruct piecewise chaotic dynamics. The motivation relies on the observation that conventional single model is usually unable to reconstruct the piecewise dynamics properly because a piecewise map is nonsmooth. In our approach, multiple radial basis function (RBF) neural predictors are used to model the piecewise dynamic in different partition intervals. Switching between different intervals could be estimated by a nonlinear gate model. In particular, a GA is employed here to train the MM and to obtain the optimal RBF parameters. Compared to conventional chaos dynamic reconstruction techniques, the proposed GA-MM method is shown to greatly improve the reconstruction performance for piecewise chaotic dynamics. The superiority is further verified by applying the GA-MM method to model the real-life radar sea-clutter signal obtained from Nova Scotia (NS), Canada, and to predict the electric power pool price time series from Alberta (AB), Canada. Both kinds of real data show that the GA-MM is effective in building a dynamical model. The proposed GA-MM method is also applied to the channel equalization problem of chaos communication systems. Based on the minimum nonlinear prediction error equalization method, it is shown that the GA-MM method has a satisfactory equalization performance even under strong channel effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».