書誌事項
- タイトル別名
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- EFFICIENCY IMPROVEMENT OF PINNS INVERSE ANALYSIS BY EXTRACTING SPATIAL FEATURES OF DATA
説明
<p>頻発化・激甚化する豪雨災害およびそれに伴う土砂災害に対して，数値シミュレーションによる予測が求められている．大規模なシミュレーションを実施する際，計算資源の制約から幾つかの近似操作が導入されるが，近似解析と詳細解析を紐付けるパラメータ（抗力係数，粗度係数など）は経験的に定められており，適用範囲が不明瞭である．本論文では，深層学習モデルPINN（Physics-Informed Neural Network）を用いて，観測値からパラメータを逆解析する問題に取り組む．実観測で予想される，限定的なデータのみが取得可能な条件において，固有直交分解（POD: Proper Orthogonal Decomposition）に基づき空間特徴量が極大・極小となる領域から重点的にデータを取得することで，従来の乱数を用いたデータの取得と比較して効率的な学習とパラメータ逆解析が可能であることを確認した．</p>
収録刊行物
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- 土木学会論文集
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土木学会論文集 79 (15), n/a-, 2023
公益社団法人 土木学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390013884655543552
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- ISSN
- 24366021
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- Crossref
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可