Deep Learning in Multi-step Prediction of Chaotic Dynamics : From Deterministic Models to Real-World Systems
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2022
Serie: Libro 191 de 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book represents the first attempt to systematically deal with the use of deep neural networks to forecast chaotic time series. Differently from most of the current literature, it implements a multi-step approach, i.e., the forecast of an entire interval of future values. This is relevant for many applications, such as model predictive control, that requires predicting the values for the whole receding horizon. Going progressively from deterministic models with different degrees of complexity and chaoticity to noisy systems and then to real-world cases, the book compares the performances of various neural network architectures (feed-forward and recurrent). It also introduces an innovative and powerful approach for training recurrent structures specific for sequence-to-sequence tasks. The book also presents one of the first attempts in the context of environmental time series forecasting of applying transfer-learning techniques such as domain adaptation.…
N° de ref. del artículo 9783030944810
- Título
- Deep Learning in Multi-step Prediction of Chaotic Dynamics : From Deterministic Models to Real-World Systems
- Autor
- Matteo Sangiorgio
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030944816
- ISBN 13
- 9783030944810
- Peso del artículo
- 189 gramos
- Dimensiones
- 235x155x7 mm
- Serie
- Libro 191 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
The book represents the first attempt to systematically deal with the use of deep neural networks to forecast chaotic time series. Differently from most of the current literature, it implements a multi-step approach, i.e., the forecast of an entire interval of future values. This is relevant for many applications, such as model predictive control, that requires predicting the values for the whole receding horizon. Going progressively from deterministic models with different degrees of complexity and chaoticity to noisy systems and then to real-world cases, the book compares the performances of various neural network architectures (feed-forward and recurrent). It also introduces an innovative and powerful approach for training recurrent structures specific for sequence-to-sequence tasks. The book also presents one of the first attempts in the context of environmental time series forecasting of applying transfer-learning techniques such as domain adaptation.
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