Koopman 可逆自编码器：利用正向和反向动力学进行时间建模

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该文介绍了一种新的机器学习模型KIA，能够高效学习低维表示，实现对长期系统行为的更准确预测。该方法在摆和气候数据集上验证了实用性，在保持抗噪性的同时，摆的长期预测能力提高了300%。同时，该方法在长期气候预测方面表现出色，验证了其有效性。

KIA 低维表示建模机器学习气候数据集编码器长期预测

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