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reduced modeling approach
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一种稳定的基于包装器的参数选择方法,用于高效的基于人工神经网络的数据驱动湍流建模
通过人工神经网络和梯度衍生子集选择的方法,本研究分析和开发了一种用于建模复杂湍流流动和热传递现象的缩减建模方法。该方法在移除冗余或不相关参数方面优于其他方法,但人工神经网络训练中的过拟合和随机性可能导致在更高物理维度上实现不一致的子集选择。
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