来源:《咸阳师范学院学报》2020年第06期  作者:王雅洁;侯衍芬;祁燕;
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基于神经网络的非线性微分方程模型验证方法

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非线性微分方程是应用十分广泛的数学建模工具,但其在具体建模中的先验性假设是否合理、正确尚需验证。提出利用人工神经网络验证非线性微分方程模型及方程组模型的方法,并分别以Duffing方程和Lorenz方程组为例,利用其数值解生成训练样本数据,基于TensorFlow开源平台开发神经网络模型对样本数据进行线性回归学习。最终学习到的曲线与样本数据趋势基本符合,结果表明基于神经网络的数据驱动方法能够有效验证非线性微分方程模型及方程组模型。(本文共计6页)......[继续阅读本文]

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