基于稀疏观测的动态与同化的联合优化
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了将非线性动态模型拟合稀疏和噪声观测数据的挑战。提出的CODA新方法实现了动态与数据同化的联合学习,能够在稀疏观测下高效恢复初始条件并优化动态参数,显著提升了模型在缺陷情况下的鲁棒性。研究表明,CODA方法在数据同化过程中具有比传统方法更好的表现和有效性。
本研究提出了CODA方法,能够高效恢复初始条件并优化动态参数,提升模型在稀疏观测下的鲁棒性。CODA方法在数据同化过程中表现更好且更有效。
本研究解决了将非线性动态模型拟合稀疏和噪声观测数据的挑战。提出的CODA新方法实现了动态与数据同化的联合学习,能够在稀疏观测下高效恢复初始条件并优化动态参数,显著提升了模型在缺陷情况下的鲁棒性。研究表明,CODA方法在数据同化过程中具有比传统方法更好的表现和有效性。
本研究提出了CODA方法,能够高效恢复初始条件并优化动态参数,提升模型在稀疏观测下的鲁棒性。CODA方法在数据同化过程中表现更好且更有效。