历史数据上的物理知识比预测中强制物理约束更重要
通用科学ML
提出PIRNN方法,通过在训练阶段引入历史数据的物理知识,提升物理过程时间序列预测的可解释性和准确性。
见LICENSE文件 物理信息神经网络时间序列预测递归神经网络
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