PINN-Cast

PINN-Cast transformer使用神经ODE和物理损失进行天气预报

研究人员开发了PINN-Cast，一种用于短期天气预报的新型连续深度Transformer模型。该模型在其编码器块中集成了神经常微分方程（Neural ODEs），以更好地捕捉平滑的潜在动态，超越了离散层更新。此外，PINN-Cast还包含一个物理信息训练目标，以确保预报作为软约束遵守物理原理。评估显示，与标准的离散Transformer和现有的连续时间变体相比，其性能有所提高。