論文の概要: Application of deep learning to large scale riverine flow velocity
estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02620v1
- Date: Fri, 4 Dec 2020 14:26:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 04:04:39.683859
- Title: Application of deep learning to large scale riverine flow velocity
estimation
- Title（参考訳）: 大規模河川流速推定への深層学習の適用
- Authors: Mojtaba Forghani, Yizhou Qian, Jonghyun Lee, Matthew W. Farthing,
Tyler Hesser, Peter K. Kitanidis, and Eric F. Darve
- Abstract要約: 従来の手法は計算に高価であり、正確な予測には高分解能な河床プロファイル測定(水位測定)が必要である。
ここでは、PCA-DNN(主成分分析ディープニューラルネットワーク)、SE(教師付きエンコーダ)、SVE(教師付き変分エンコーダ)という3つの解法を用いる。
その結果,高速解法は,従来の手法による境界値問題の解法よりもはるかに低い計算コストで,精度良く流速を予測できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2093180801186911
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fast and reliable prediction of riverine flow velocities is important in many
applications, including flood risk management. The shallow water equations
(SWEs) are commonly used for prediction of the flow velocities. However,
accurate and fast prediction with standard SWE solvers is challenging in many
cases. Traditional approaches are computationally expensive and require
high-resolution riverbed profile measurement ( bathymetry) for accurate
predictions. As a result, they are a poor fit in situations where they need to
be evaluated repetitively due, for example, to varying boundary condition (BC),
or when the bathymetry is not known with certainty. In this work, we propose a
two-stage process that tackles these issues. First, using the principal
component geostatistical approach (PCGA) we estimate the probability density
function of the bathymetry from flow velocity measurements, and then we use
multiple machine learning algorithms to obtain a fast solver of the SWEs, given
augmented realizations from the posterior bathymetry distribution and the
prescribed range of BCs. The first step allows us to predict flow velocities
without direct measurement of the bathymetry. Furthermore, the augmentation of
the distribution in the second stage allows incorporation of the additional
bathymetry information into the flow velocity prediction for improved accuracy
and generalization, even if the bathymetry changes over time. Here, we use
three solvers, referred to as PCA-DNN (principal component analysis-deep neural
network), SE (supervised encoder), and SVE (supervised variational encoder),
and validate them on a reach of the Savannah river near Augusta, GA. Our
results show that the fast solvers are capable of predicting flow velocities
with good accuracy, at a computational cost that is significantly lower than
the cost of solving the full boundary value problem with traditional methods.
- Abstract（参考訳）: 河川流速の高速で信頼性の高い予測は洪水リスク管理を含む多くの応用において重要である。
浅水方程式(SWE)は流速の予測に一般的に用いられる。
しかし、標準的なSWEソルバによる正確かつ高速な予測は、多くの場合困難である。
従来の手法は計算コストが高く、正確な予測には高解像度の河床形状測定 (bathymetry) が必要である。
その結果、例えば、異なる境界条件(bc)に対して繰り返し評価される必要がある場合や、浴槽測定が確実性で分かっていない場合において、不適合である。
本研究では,これらの問題に取り組む2段階のプロセスを提案する。
まず,主成分統計学的手法 (PCGA) を用いて, 流速測定から浴量測定の確率密度関数を推定し, 次に, 複数の機械学習アルゴリズムを用いて, 後部浴量測定分布と所定範囲のBCから, SWEの高速解法を求める。
第1ステップでは,浴量計を直接測定することなく流速を予測できる。
さらに、第2段階における分布の増強により、時間とともにバスメトリが変化する場合でも、フロー速度予測に付加的なバスメトリ情報が組み込まれ、精度と一般化が向上する。
ここでは,PCA-DNN(主成分分析深度ニューラルネットワーク),SE(教師付きエンコーダ),SVE(教師付き変分エンコーダ)という3つの解法を用いて,GAのオーガスタ近郊のサバンナ川(サバンナ川)でそれらを検証し,高速解法が従来の境界値問題よりもはるかに低い計算コストで流速を精度良く予測できることを示した。
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