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MLJC-UniTo-ProjectX-2020-public:提案“用于野火传播的物理信息机器学习模拟器”的公共资源库-都灵M...
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用于野火传播的物理信息机器学习模拟器 这项工作的目的是通过用最新的物理信息机器学习替换其核心微分方程数值解算器,来评估重新实施广泛使用的天气研究和预报模拟器的某些关键部分的可行性。解决ODE和PDE的技术,以提高其计算效率。 目的是评估基于PINN的实时模拟器用于野火蔓延预测的可行性。 我们的机器学习方法基于在软件包中实现的物理神经网络,它将一个集成问题变成一个最小化的问题。 NeuralPDE体系结构 标准整合 我们试图找到适合我们所有需求的合适模型的集合。 我们探索了科学机器学习领域内的不同架构。 我们使用库开始研究,该库定义并求解了微分方程(即,由神经网络定义其导数函数的ODE)。 我们最终选择了因为它不需要数值求解器,并且与非常高级的模型表示库 插补 一些实用笔记本需要在我们的模型中实现关键信息(地形坡度,风场)。 它还在速度和计算负载方面提供了更好的性能。 WRF 通过我
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MLJC-UniTo-ProjectX-2020-public:提案“用于野火传播的物理信息机器学习模拟器”的公共资源库-都灵MLJC大学-ProjectX2020竞赛(UofT AI) (581个子文件)
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