論文の概要: Neural Network Approximation of Graph Fourier Transforms for Sparse Sampling of Networked Flow Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05508v1
• Date: Tue, 11 Feb 2020 20:18:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 02:03:47.068023
• Title: Neural Network Approximation of Graph Fourier Transforms for Sparse Sampling of Networked Flow Dynamics
• Title（参考訳）: ネットワークフローダイナミクスのスパースサンプリングのためのグラフフーリエ変換のニューラルネットワーク近似
• Authors: Alessio Pagani, Zhuangkun Wei, Ricardo Silva, Weisi Guo
• Abstract要約: 水分配ネットワーク(WDN)は、複雑なカスケード力学を持つ大規模ネットワーククリティカルシステムであり、予測が難しい。 既存のアプローチでは、最小限の監視ポイントを見つけるために、多目的最適化を使用しているが、性能保証や理論的な枠組みが欠如している。 そこで我々はまず,ネットワーク汚染拡散ダイナミクスを圧縮し,本質的なデータ収集点を推論性能保証とともに同定するグラフフーリエ変換(GFT)演算子を開発した。 次に、自動エンコーダ(AE)にインスパイアされたニューラルネットワーク(NN)を構築し、GFTサンプリングプロセスを一般化し、初期からさらにアンダーサンプリングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.538871180763156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Infrastructure monitoring is critical for safe operations and sustainability. Water distribution networks (WDNs) are large-scale networked critical systems with complex cascade dynamics which are difficult to predict. Ubiquitous monitoring is expensive and a key challenge is to infer the contaminant dynamics from partial sparse monitoring data. Existing approaches use multi-objective optimisation to find the minimum set of essential monitoring points, but lack performance guarantees and a theoretical framework. Here, we first develop Graph Fourier Transform (GFT) operators to compress networked contamination spreading dynamics to identify the essential principle data collection points with inference performance guarantees. We then build autoencoder (AE) inspired neural networks (NN) to generalize the GFT sampling process and under-sample further from the initial sampling set, allowing a very small set of data points to largely reconstruct the contamination dynamics over real and artificial WDNs. Various sources of the contamination are tested and we obtain high accuracy reconstruction using around 5-10% of the sample set. This general approach of compression and under-sampled recovery via neural networks can be applied to a wide range of networked infrastructures to enable digital twins.
• Abstract（参考訳）: インフラ監視は安全な運用と持続可能性に不可欠である。 水分散ネットワーク(WDN)は、複雑なカスケード力学を持つ大規模ネットワーククリティカルシステムであり、予測が難しい。 ユビキタスモニタリングは高価であり、重要な課題は、部分的スパース監視データから汚染のダイナミクスを推測することである。 既存のアプローチでは、基本的な監視ポイントの最小セットを見つけるためにマルチ目的最適化を使用しているが、パフォーマンス保証や理論的枠組みは欠落している。 そこで我々はまず,ネットワーク汚染拡散ダイナミクスを圧縮し,本質的なデータ収集点を推論性能保証とともに同定するグラフフーリエ変換(GFT)演算子を開発した。 次に、自動エンコーダ(AE)にインスパイアされたニューラルネットワーク(NN)を構築し、GFTサンプリングプロセスを一般化し、初期サンプリングセットからさらにアンダーサンプリングし、非常に小さなデータポイントによって、実および人工のWDN上での汚染ダイナミクスを大まかに再構築することができる。 各種汚染源を試験し, 試料の約5～10%を用いて高精度な再構成を行った。 ニューラルネットワークによる圧縮とアンダーサンプルリカバリの一般的なアプローチは、広範囲のネットワークインフラストラクチャに適用することで、ディジタルツインを実現することができる。

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