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实验2: 对比实验 (突出 RC 方法的优势)
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目标:
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将 RC 降噪方法与其他经典及机器学习降噪方法 (如 Wiener 滤波、卡尔曼滤波、SVR、GBRT、LSTM) 进行对比，
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在相同混沌系统、噪声类型、数据划分下评估各方法在降噪和动力学特性恢复方面的表现。
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实验设置:
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与实验1一致，加入不同降噪方法的实现和参数配置。
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结果展示:
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- 表格展示各方法在不同噪声水平下的指标对比。
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- 图表展示 (例如 Lyapunov 指数估计误差的折线图)。
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def load_data():
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# TODO: 生成并加载混沌系统数据（带噪和干净）
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pass
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def build_models():
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# TODO: 构建 RC 模型以及其他对比降噪模型（Wiener、卡尔曼、SVR、GBRT、LSTM等）
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pass
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def train_models():
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# TODO: 训练各个模型，确保训练流程一致
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pass
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def evaluate_models():
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# TODO: 评估不同模型的降噪效果和动力学指标差异
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pass
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if __name__ == "__main__":
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# 主对比实验流程
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load_data()
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build_models()
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train_models()
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evaluate_models()
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