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连续时空模型的操作员学习及混合优化方案
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内容提要
本文介绍了一种连续时空数据驱动建模框架，研究了其性能和分辨率不变性。通过短期时间序列数据进行稳定长期模拟，提出的混合优化方案能更好地预测长期统计数据。
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关键要点
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提出了一种连续时空数据驱动建模框架。
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通过三个数值实例研究该框架的性能。
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结果证实了建模框架的分辨率不变性。
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展示了仅使用短期时间序列数据进行稳定长期模拟的能力。
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通过混合优化方案，结合短期和长期数据，模型能更好地预测长期统计数据。
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