Diffuziv to'lqin modeli asosida suv sathini optimal boshqarishda machine learning algoritmlarining samaradorligi

Ushbu maqolada ochiq kanallarda gidravlik jarayonlarni bashorat qilish va suv sathini optimal boshqarish uchun zamonaviy Physics-Informed Neural Networks (PINNs) yondashuvi tadqiq etiladi. Tadqiqot obyekti sifatida Mirishkor magistral kanali tanlangan bo‘lib, undagi oqim dinamikasi Saint-Venant tenglamalarining soddalashtirilgan shakli — Diffuziv to‘lqin modeli orqali ifodalangan. PINN modelining an’anaviy Machine Learning algoritmlaridan afzalligi shundaki, u nafaqat ma’lumotlarga tayanadi, balki olingan natijalarning fizik qonuniyatlarga (massa va energiya saqlanishi) muvofiqligini ham ta’minlaydi. Tadqiqot davomida sintetik ma’lumotlar generatori yordamida olingan gidrologik ko‘rsatkichlar asosida neyron tarmog‘i o‘qitildi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, PINN va diffuziv to‘lqin modeli kombinatsiyasi suv sathini bashorat qilishda yuqori aniqlik (RMSE ko‘rsatkichi pastligi) va hisoblash tezligini ta’minlab, real vaqt rejimida avtomatlashtirilgan boshqaruv tizimlarini yaratish imkonini beradi.

Перевод пока недоступен