融合支持向量機算法的數(shù)據(jù)驅動型數(shù)據(jù)同化方法研究

摘要： 數(shù)據(jù)驅動建模是從數(shù)據(jù)中探究狀態(tài)變量的時空演化關系。數(shù)據(jù)驅動型數(shù)據(jù)同化方法是探索使用數(shù)據(jù)驅動模型替代傳統(tǒng)（基于物理的）模型，實現(xiàn)優(yōu)化融合觀測信息與模型模擬的同化方法。研究將數(shù)據(jù)驅動的支持向量機回歸預測模型應用于集合卡爾曼濾波過程中，使用模擬預測方法對動力學系統(tǒng)進行非參數(shù)采樣得到系統(tǒng)軌跡的代表性樣本集，從樣本集中重構動力學系統(tǒng)。提出一種支持向量機回歸機器學習模擬預測策略的數(shù)據(jù)驅動數(shù)...