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物理约束下的多区域建筑热动力学深度学习
本文提出了一种基于物理约束的控制导向的深度学习方法来建模建筑热动力学，并通过仅使用 10 天的训练数据，在 20 天内展示了高度推广的能力，实现了在实际办公楼上的显著改进。
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4 years ago
基于物理约束的贝叶斯神经网络用于稀疏噪声流场重建
本文提出了一种基于物理约束的贝叶斯深度学习方法，用于从稀疏、噪声较大的速度数据中重建流场，并估计重建流的不确定性，该方法在稀疏测量数据上训练贝叶斯深度神经网络来捕捉流场。与此同时，在无法获得测量数据的大量时空点上，对违反物理定律的惩罚将被响
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4 years ago
利用物理约束深度自回归网络模拟 PDE 系统动态
本文提出了一种基于物理约束的深度学习模型，通过自动回归密集编码器 - 解码器卷积神经网络建模非线性动力学系统，实现对时间步骤的预测量进行不确定性量化，并利用其在多个非线性瞬态偏微分方程系统上进行测试。
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5 years ago
基于物理约束深度学习的流体动力学代理建模
本文提出了一种基于受物理约束的深度学习的代理建模方法，以替代传统的基于数值模拟的建模方法，在流体力学问题中得到了很好的应用表现。
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5 years ago
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