Detalles de la búsqueda
1.
Using data assimilation to train a hybrid forecast system that combines machine-learning and knowledge-based components.
Chaos
; 31(5): 053114, 2021 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34240950
2.
Combining machine learning with knowledge-based modeling for scalable forecasting and subgrid-scale closure of large, complex, spatiotemporal systems.
Chaos
; 30(5): 053111, 2020 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32491877
3.
Using machine learning to assess short term causal dependence and infer network links.
Chaos
; 29(12): 121104, 2019 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31893648
4.
Model-Free Prediction of Large Spatiotemporally Chaotic Systems from Data: A Reservoir Computing Approach.
Phys Rev Lett
; 120(2): 024102, 2018 Jan 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29376715
5.
Hybrid forecasting of chaotic processes: Using machine learning in conjunction with a knowledge-based model.
Chaos
; 28(4): 041101, 2018 Apr.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31906641
6.
Using machine learning to replicate chaotic attractors and calculate Lyapunov exponents from data.
Chaos
; 27(12): 121102, 2017 Dec.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29289043
7.
Reservoir observers: Model-free inference of unmeasured variables in chaotic systems.
Chaos
; 27(4): 041102, 2017 Apr.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-28456169
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