Oct, 2023
高效深度数据同化与稀疏观测及时变传感器
Efficient deep data assimilation with sparse observations and time-varying sensors
Sibo Cheng, Che Liu, Yike Guo, Rossella Arcucci
TL;DR将深度学习技术整合到变分数据同化中，引入了名为 VIVID 的新型变分数据同化方案，通过利用 Voronoi-tessellation 和卷积神经网络的能力，VIVID 能够处理稀疏、非结构化和时变传感器数据，在减小数据同化所需最小化步骤的同时，与 Proper Orthogonal Decomposition (POD) 结合，进一步加快场重建的速度，通过在流体动力学系统中进行数值实验，证明了 VIVID 在超过现有数据同化和深度学习算法的性能上的显著优势，并验证了 VIVID 在不同先验误差水平、不同数量传感器的应用和数据同化误差协方差误差配置方面的鲁棒性。