論文の概要: Comparative Analysis of Predicting Subsequent Steps in Hénon Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10190v1
• Date: Wed, 15 May 2024 17:32:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 13:52:46.340078
• Title: Comparative Analysis of Predicting Subsequent Steps in Hénon Map
• Title（参考訳）: ヘノンマップにおける逐次ステップの予測の比較解析
• Authors: Vismaya V S, Alok Hareendran, Bharath V Nair, Sishu Shankar Muni, Martin Lellep,
• Abstract要約: 本研究では,H'enonマップの進化予測における機械学習モデルの性能評価を行った。 その結果、LSTMネットワークは、特に極端な事象予測において、予測精度が優れていることが示唆された。 この研究は、カオス力学の解明における機械学習の重要性を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper explores the prediction of subsequent steps in H\'enon Map using various machine learning techniques. The H\'enon map, well known for its chaotic behaviour, finds applications in various fields including cryptography, image encryption, and pattern recognition. Machine learning methods, particularly deep learning, are increasingly essential for understanding and predicting chaotic phenomena. This study evaluates the performance of different machine learning models including Random Forest, Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, Support Vector Machines (SVM), and Feed Forward Neural Networks (FNN) in predicting the evolution of the H\'enon map. Results indicate that LSTM network demonstrate superior predictive accuracy, particularly in extreme event prediction. Furthermore, a comparison between LSTM and FNN models reveals the LSTM's advantage, especially for longer prediction horizons and larger datasets. This research underscores the significance of machine learning in elucidating chaotic dynamics and highlights the importance of model selection and dataset size in forecasting subsequent steps in chaotic systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,H'enon Mapにおけるその後のステップの予測について,さまざまな機械学習手法を用いて検討する。 H\'enonマップはカオス的な振る舞いで知られており、暗号、画像暗号化、パターン認識など様々な分野で応用されている。 機械学習、特にディープラーニングは、カオス現象を理解し予測するためにますます不可欠になっている。 本研究では,Ranom Forest,Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) Network, Support Vector Machines (SVM), Feed Forward Neural Networks (FNN) など,さまざまな機械学習モデルの性能を評価する。 その結果、LSTMネットワークは、特に極端な事象予測において、予測精度が優れていることが示唆された。 さらに、LSTMモデルとFNNモデルの比較により、LSTMのアドバンテージが明らかにされている。 本研究は、カオス力学の解明における機械学習の重要性を強調し、カオスシステムにおけるその後のステップを予測する上で、モデル選択とデータセットサイズの重要性を強調する。

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