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卷积神经网络搭配长短期记忆模型高效估计利维驱动随机微分方程的参数
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内容提要

本研究提出了一种用于估计非高斯噪声驱动的随机微分方程参数的新方法PEnet，通过引入基于CNN和LSTM的三阶段模型解决了LSTM网络在参数估计中的问题。实验证实了PEnet在SDE参数估计方面的优势。

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标签

LSTM网络 PEnet 卷积 参数估计 神经网络 随机微分方程 非高斯噪声
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