Convolutional LSTM を用いた数値流体解析結果の予測

DOI 被引用文献1件
  • 増田 正人
    東京大学大学院農学生命科学研究科
  • 中林 靖
    東洋大学総合情報学部総合情報学科／計算力学研究センター
  • 田村 善昭
    東洋大学総合情報学部総合情報学科／計算力学研究センター

書誌事項

タイトル別名
  • Prediction of Computational Fluid Dynamics Results using Convolutional LSTM

抄録

<p>数値流体力学(CFD)の解析結果をConvolutional LSTMを用いて予測する方法を提案する．Convolutional LSTMは畳込みニューラルネットワーク(CNN)と長期短期記憶(LSTM)を組み合わせた手法で，空間情報を保持しながら時系列データを扱うことができる高精度な予測手法である．CFDの解析結果を可視化した画像を用いて学習を行い，その有用性を示す．また、解析で使用する物理量を用いた場合での学習を行い、ある程度の予測結果が得られた．</p>

収録刊行物

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キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390567901491155712
  • NII論文ID
    130007940349
  • DOI
    10.11421/jsces.2020.20201006
  • ISSN
    13478826
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
    • Crossref
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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