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Forecasting the Unknown Dynamics in NN3 Database Using a Nonlinear Autoregressive Recurrent Neural Network

机译:使用非线性自回归递归神经网络预测NN3数据库中的未知动力学

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摘要

In this paper, a nonlinear autoregressive (NAR) recurrent neural network is used for the prediction of the next 18 data samples of each time series in a set of 11 unknown dynamics in NN3 Database. The models are built on the reconstructed state spaces of
机译:在本文中,使用非线性自回归(NAR)递归神经网络预测NN3数据库中一组11个未知动力学中每个时间序列的下18个数据样本。这些模型建立在的重构状态空间上

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