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本研究提出一种多保真度方法，结合时滞神经网络和物理信息残差学习，通过整合仿真和实验数据来提升铁路转向架响应预测。
FLARE 是一种受迫潜在自编码器，能够从受迫物理系统的高维观测中发现紧凑的响应坐标和稀疏的、依赖于输入的潜在动力学，从而在未见输入下实现长时域预测。