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Data-driven forecasting of high-dimensional chaotic systems with long short-term memory networks.

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第一作者： Pantelis R,Vlachas
第一单位： Chair of Computational Science, ETH Zurich, Clausiusstrasse 33, Zurich, CH-8092, Switzerland.
作者： Pantelis R,Vlachas [1] ; Wonmin,Byeon [1] ; Zhong Y,Wan [2] ; Themistoklis P,Sapsis [2] ; Petros,Koumoutsakos [1]
作者单位： Chair of Computational Science, ETH Zurich, Clausiusstrasse 33, Zurich, CH-8092, Switzerland. [1] Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, 77 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA 02139, USA. [2]
关键词 Gaussian processesLorenz 96T21 barotropic climate modeldata-driven forecastinglong short-term memory
DOI 10.1098/rspa.2017.0844
PMID 29887750
发布时间 2024-03-18
提交
  • 浏览19
Proceedings. Mathematical, physical, and engineering sciences

Proceedings. Mathematical, physical, and engineering sciences

2018年474卷2213期

20170844页

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