研究目的
比较几种机器学习算法在预测光注入半导体激光器即将发射的混沌脉冲振幅方面的性能表现。
研究成果
利用机器学习技术可以准确预测即将出现的混沌脉冲振幅，尽管极端事件和随机因素的存在会限制预测精度。深度神经网络、k近邻算法和储层计算方法展现出最佳性能。研究表明类似方法或可应用于更复杂系统的预测，但需进一步验证。
研究不足
时间序列中的极端事件和激光模型中的随机因素限制了可达到的精度。预测方法的性能也受到训练所用噪声量和时间序列长度的限制。
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用于预测混沌激光脉冲振幅的机器学习算法
DOI：10.1063/1.5120755
期刊：Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
通过分析混沌系统的输出信号来预测其动态变化是一个具有挑战性的问题，在现代科学的大多数领域都有应用。在本研究中，我们采用激光模型比较了几种机器学习算法对即将发射的混沌脉冲振幅进行预测的性能。我们模拟了光学注入半导体激光器的动力学行为——当参数改变时，该系统会呈现丰富多样的动态状态。我们重点关注一种可能产生超强强度脉冲（类似畸形波）的特殊动态状态。通过对比深度学习、支持向量机、最近邻算法和储层计算等主流机器学习方法的预测效果，最终分析了这些方法预测下一个光脉冲高度的性能如何受噪声强度和训练所用时间序列长度的影响。
作者：
Pablo Amil，Miguel C. Soriano，Cristina Masoller
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