TY - JOUR

T1 - ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ ОБЫКНОВЕННЫХ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

AU - Вашукова, Анна Михайловна

N1 - Conference code: LVI

PY - 2025/6/23

Y1 - 2025/6/23

N2 - Статья посвящена применению нейронных обыкновенных дифференциальных уравнений (Neural ODE) для моделирования динамических систем. Рассмотрены пять методов: Neural ODE, P-Node Neural ODE + RNN, Augmented Neural ODE (ANODE), Hamiltonian Neural Networks (HNN) и Neural Controlled Differential Equations (NCDE). Проведены эксперименты на синтетических и реальных данных (влажность в г. Дели). Наилучшие результаты по точности показал метод Augmented Neural ODE, а по скорости обучения - Hamiltonian Neural Network и P-Node Neural ODE + RNN. Методы демонстрируют эффективность в задачах моделирования сложных динамических систем.

AB - Статья посвящена применению нейронных обыкновенных дифференциальных уравнений (Neural ODE) для моделирования динамических систем. Рассмотрены пять методов: Neural ODE, P-Node Neural ODE + RNN, Augmented Neural ODE (ANODE), Hamiltonian Neural Networks (HNN) и Neural Controlled Differential Equations (NCDE). Проведены эксперименты на синтетических и реальных данных (влажность в г. Дели). Наилучшие результаты по точности показал метод Augmented Neural ODE, а по скорости обучения - Hamiltonian Neural Network и P-Node Neural ODE + RNN. Методы демонстрируют эффективность в задачах моделирования сложных динамических систем.

KW - НЕЙРОННЫХ ОБЫКНОВЕННЫЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ

KW - ДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ

M3 - статья в журнале по материалам конференции

VL - 12

SP - 270

EP - 274

JO - Процессы управления и устойчивость

JF - Процессы управления и устойчивость

SN - 2313-7304

IS - 1

T2 - LVI Международная научная конференция аспирантов и студентов «Процессы управления и устойчивость»

Y2 - 7 April 2025 through 11 April 2025

ER -