Convolutional LSTM-Attention Based Encoder–Decoder Neural Network for Prediction of Chaotic Vibrations of Multi-Dimensional Dynamic Systems
Notice bibliographique
Résumé
The present research proposes a convolutional long-short term memory (ConvLSTM) with an attention mechanism (AM) model, termed as ConvLSTM-AM, to conduct prediction of chaotic vibrations of multi-dimensional dynamic systems. The proposed data-driven model is based on an encoder–decoder architecture where the lengths of inputs and outputs are variable. Different from other conventional benchmarks which consider the temporal correlation solely to deal with the chaotic sequences, this research work takes the spatial information into account. In this sense, the ConvLSTM is adopted as an encoder to acquire useful chaotic spatiotemporal patterns and retain long-term successive dependencies. LSTM and AM in this research are taken as the main structures of the procedure in decoding, in which the LSTM is used as the further temporal processor and AM is stacked on the top to exploit more salient information of the historical data. Among that, a residual connection between the outputs of LSTM and the information of attention is considered in AM to prevent gradient vanishment. Two datasets of chaotic vibrations of multi-dimensional systems are employed to adequately illustrate the effectiveness and feasibility of the proposed model. Besides, five conventional benchmarks are built to demonstrate the advantages of the proposed model in terms of both training and generalization performance. As found in the research, the training time is reduced with lower testing loss in comparing with the other five counterparts, as the spatial information introduced expedites the training convergence. The present research provides a useful guidance for predicting and analysing chaotic vibrations of multi-dimensional dynamic systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».