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面向 IBR 动态的物理信息 Neural ODE

参数辨识与泛化

C3-07 · 模块提纲

区分未知参数估计与给定参数下的预测。

学习目标

  • 识别参数与残差之间的补偿。
  • 分别评价插值与外推。

内容提纲

  1. Grey-box 导数匹配
  2. 联合与分阶段拟合假设
  3. 独立轨迹与参数工况

实验方向 · 待开发

仿真与代码实验

比较不同模型形式的物理参数估计与独立预测。

后续在此加入模型说明、参数设置、可运行代码与结果解读。

练习与讨论

解释为什么小损失不保证辨识出真实参数。

解答与反馈将在完整教材中补充。

材料准备

已有相关讲义、模型或 Notebook,需要整理为网页教材与实验。

将现有材料整理为逐步讲义、可复现实验与带解答练习。

本课程的全部模块
  1. 动力系统与轨迹数据
  2. 神经网络基础
  3. Neural ODE 与学习向量场
  4. 导数匹配与轨迹匹配
  5. 物理约束与残差骨架
  6. 连续时间 PINN 与 Neural ODE
  7. 参数辨识与泛化
  8. 学习模型的稳定性诊断
  9. 从 Swing Model 到变流器动态