Zobrazeno 1 - 10
of 315
pro vyhledávání: '"delay embedding"'
Autor:
Stephan B. Munch, Antoine Brias
Publikováno v:
Methods in Ecology and Evolution, Vol 15, Iss 4, Pp 769-778 (2024)
Abstract Quantitative ecosystem‐based management typically relies on hypothetical ecosystem models that are difficult to validate for all but the best‐studied systems. Here, we develop a management scheme that is based on predictive models driven
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c30d58d554064deb9e459f7b38b4994e
Publikováno v:
Ecology and Evolution, Vol 14, Iss 5, Pp n/a-n/a (2024)
Abstract Empirical dynamic modelling (EDM) is becoming an increasingly popular method for understanding the dynamics of ecosystems. It has been applied to laboratory, terrestrial, freshwater and marine systems, used to forecast natural populations an
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/42daaf721a2f4366a0a8322f86752ce4
Autor:
Ulrich Parlitz
Publikováno v:
Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, Vol 10 (2024)
Reservoir computing is a machine learning method that is closely linked to dynamical systems theory. This connection is highlighted in a brief introduction to the general concept of reservoir computing. We then address a recently suggested approach t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/22ee4c10a6754602b21ef3f87232f84d
Autor:
Gyurhan Nedzhibov
Publikováno v:
Mathematics, Vol 12, Iss 5, p 762 (2024)
Spatio-temporal dynamic mode decomposition (STDMD) is an extension of dynamic mode decomposition (DMD) designed to handle spatio-temporal datasets. It extends the framework so that it can analyze data that have both spatial and temporal variations. T
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/70698c5e77e44493ae9cae413fec7e4c
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
A machine learning-based characterization framework for parametric representation of liquid sloshing
Publikováno v:
Results in Engineering, Vol 18, Iss , Pp 101148- (2023)
There is a growing interest in developing a parametric representation of liquid sloshing inside a container stemming from its practical applications in modern engineering systems. The resonant excitation due to sloshing, on the other hand, can cause
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ea1af29e48654ca285099509403637a1
Autor:
Marek W. Rupniewski
Publikováno v:
IET Signal Processing, Vol 16, Iss 2, Pp 232-237 (2022)
Abstract A finite sequence of equidistant samples (a sample‐train) of a periodic signal can be identified with a point in a multidimensional space. Such a point depends on the signal, the sampling period, and the starting time of the sequence. If t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/38e5f028aeff4f20b6706f98c9b3f641
Publikováno v:
PeerJ Computer Science, Vol 8, p e1138 (2022)
Background During the COVID-19 pandemic, the accurate forecasting and profiling of the supply of fresh commodities in urban supermarket chains may help the city government make better economic decisions, support activities of daily living, and optimi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b555c9f906d24380ab1921f483bc84b7
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.