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实体 radial basis function (RBF) kernel ridge regression (KRR)

radial basis function (RBF) kernel ridge regression (KRR)

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  1. TOOL · CL_245394 ·

    机器学习模型在粘性Burgers方程误差方面遇到困难

    研究人员分析了用于近似粘性Burgers方程的经典机器学习代理模型的局部误差。比较了四种模型——径向基函数(RBF)核岭回归(KRR)、线性岭回归、ExtraTrees和随机森林。研究发现,这些模型中的误差,特别是KRR,与解的空间曲率密切相关,在预测的极值附近形成一个局部的双分支折叠。这表明代理模型可能保留比真实未来状态更多的小尺度结构,表明粘性平滑不足。