論文の概要: Data-driven and machine-learning based prediction of wave propagation behavior in dam-break flood

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08729v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 02:58:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 19:22:36.050100
• Title: Data-driven and machine-learning based prediction of wave propagation behavior in dam-break flood
• Title（参考訳）: データ駆動・機械学習によるダム破砕洪水の波動伝播挙動の予測
• Authors: Changli Li, Zheng Han, Yange Li, Ming Li, Weidong Wang
• Abstract要約: 最小限のデータ量で十分にトレーニングされた機械学習モデルは,1次元ダム破壊洪水の長期的動的挙動を良好な精度で予測する上で有効であることを示す。 我々は,0.01未満の根平均二乗誤差 (RMSE) でダム破砕洪水の波動伝播挙動を286回予測するRC-ESNモデルの優れた予測能力を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.416877401689735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The computational prediction of wave propagation in dam-break floods is a long-standing problem in hydrodynamics and hydrology. Until now, conventional numerical models based on Saint-Venant equations are the dominant approaches. Here we show that a machine learning model that is well-trained on a minimal amount of data, can help predict the long-term dynamic behavior of a one-dimensional dam-break flood with satisfactory accuracy. For this purpose, we solve the Saint-Venant equations for a one-dimensional dam-break flood scenario using the Lax-Wendroff numerical scheme and train the reservoir computing echo state network (RC-ESN) with the dataset by the simulation results consisting of time-sequence flow depths. We demonstrate a good prediction ability of the RC-ESN model, which ahead predicts wave propagation behavior 286 time-steps in the dam-break flood with a root mean square error (RMSE) smaller than 0.01, outperforming the conventional long short-term memory (LSTM) model which reaches a comparable RMSE of only 81 time-steps ahead. To show the performance of the RC-ESN model, we also provide a sensitivity analysis of the prediction accuracy concerning the key parameters including training set size, reservoir size, and spectral radius. Results indicate that the RC-ESN are less dependent on the training set size, a medium reservoir size K=1200~2600 is sufficient. We confirm that the spectral radius \r{ho} shows a complex influence on the prediction accuracy and suggest a smaller spectral radius \r{ho} currently. By changing the initial flow depth of the dam break, we also obtained the conclusion that the prediction horizon of RC-ESN is larger than that of LSTM.
• Abstract（参考訳）: ダム破壊洪水における波動伝播の予測は、流体力学と流体学における長年の問題である。 これまでは、サン=ヴェナント方程式に基づく従来の数値モデルが主流である。 ここでは,最小限のデータ量で十分に訓練された機械学習モデルが,1次元ダム破砕洪水の長期的動的挙動を精度良く予測できることを示す。 この目的のために,Lax-Wendroff数値スキームを用いた一次元ダム決壊洪水シナリオに対するサン・ヴェナント方程式を解くとともに,時間列流深度からなるシミュレーション結果を用いて,貯留層計算エコー状態ネットワーク(RC-ESN)を訓練する。 本研究では,0.01未満のルート平均二乗誤差(RMSE)を有するダム決壊洪水における波動伝播挙動を286回予測するRC-ESNモデルについて,従来の長短期メモリ(LSTM)モデルよりも優れた予測性能を示す。 また, RC-ESNモデルの性能を示すために, トレーニングセットサイズ, 貯水池サイズ, スペクトル半径を含む鍵パラメータについて, 予測精度の感度解析を行った。 その結果, RC-ESNはトレーニングセットサイズに依存せず, 中間貯留層サイズK=1200~2600で十分であることが示唆された。 スペクトル半径 \r{ho} は予測精度に複雑な影響を示し、現在より小さいスペクトル半径 \r{ho} が示唆されている。 また,ダム破断の初期流れ深度を変化させることで,RC-ESNの予測地平線がLSTMよりも大きいという結論を得た。

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