基于机器学习由暂态数据预测系统的演化

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摘  要：如何通过少量的暂态数据去预测系统的长时间的动力学行为，是一个重要问题.对 Sturat-Landau系统、布鲁塞尔振子以及Belousov-Zhabotinsky系统的稳态数据进行采集，并输入到储备池神经网络里进行训练；然后基于3个系统采集的少量的暂态数据，利用已经训练好的神经网（剩余8999字）

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