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实体 Physics knowledge-based transfer learning between buildings for seismic response prediction

Physics knowledge-based transfer learning between buildings for seismic response prediction

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  1. RESEARCH · CL_208298 ·

    新的机器学习方法融合物理学和数据以改进敏感性分析

    研究人员开发了新的物理信息机器学习策略,通过有效地结合基于物理的模型和实验数据来改进全局敏感性分析(GSA)。该研究探讨了两种机器学习技术:深度神经网络(DNN)和高斯过程(GP)建模,以及两种整合物理知识的方法:在损失函数中强制执行物理约束,以及使用模拟数据进行预训练,然后使用实验数据进行更新。结果表明,与GP模型相比,基于DNN的模型在敏感性估计上提供了更小的界限,并在增材制造和湖泊温度建模中展示了应用。