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Predicting future dynamics from short-term time series using an Anticipated Learning Machine

National Science Review 2020年第6期7卷 1079-1091页

作者： Chuan Chen Rui Li Lin Shu Zhiyu He Jining Wang Chengming Zhang Huanfei Ma Kazuyuki Aihara Luonan Chen School of Data and Computer Science Sun Yat-sen University Center for Excellence in Molecular Cell Science Shanghai Institute of Biochemistry and Cell Biology Chinese Academy of Sciences School of Mathematical Sciences Soochow University Institute of Industrial Science The University of Tokyo International Research Center for Neurointelligence The University of Tokyo Center for Excellence in Animal Evolution and Genetics Chinese Academy of Sciences Key Laboratory of Systems Biology Hangzhou Institute for Advanced Study University of Chinese Academy of Sciences

Predicting time series has significant practical applications over different disciplines. Here, we propose an Anticipated Learning Machine(ALM) to achieve precise future-state predictions based on short-term but high-dimensional data. From non-linear dynamical systems theory, we show that ALM can transform recent correlation/spatial information of high-dimensional variables into future dynamical/temporal information of any target variable, thereby overcoming the small-sample problem and achieving multistep-ahead predictions. Since the training samples generated from high-dimensional data also include information of the unknown future values of the target variable, it is called anticipated learning. Extensive experiments on real-world data demonstrate significantly superior performances of ALM over all of the existing 12 methods. In contrast to traditional statistics-based machine learning, ALM is based on non-linear dynamics, thus opening a new way for dynamics-based machine learning.

关键词： dynamics-based machine learning delay embedding theory short-term time series prediction dynamics-based data science

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