English(EN) Predicting Subsurface Abnormalities Growth using Physics-Informed Neural Networks

物理信息神经网络增强地下异常体预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-02 04:00

研究人员开发了一种使用物理信息神经网络（PINNs）预测地下异常体生长的新方法，该方法借鉴了医学影像中肿瘤预测的思路。提出的深度学习框架将卷积神经网络（CNN）与卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）相结合，并融入了空间和时间注意力机制以增强特征提取。通过将波动传播的物理原理直接嵌入神经网络，该方法提高了探地雷达（GPR）数据预测的准确性，这对于评估基础设施健康状况和预测其退化至关重要。 AI

影响提高了基础设施评估的准确性，并提供了对退化机制的更深入见解。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mehrdad Shafiei Dizaji, Hoda Azari · 2026-09-02 04:00

使用物理信息神经网络预测地下异常生长

arXiv:2609.01417v1 Announce Type: new Abstract: The research explores the pioneering integration of Physics-Informed Neural Networks (PINNs) into the domain of Ground-Penetrating Radar (GPR) data prediction. This research presents a detailed development framework for a specialize…

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