論文の概要: Graph Neural Networks for Pressure Estimation in Water Distribution Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10579v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 15:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-20 14:17:58.912840
• Title: Graph Neural Networks for Pressure Estimation in Water Distribution Systems
• Title（参考訳）: 配水システムにおける圧力推定のためのグラフニューラルネットワーク
• Authors: Huy Truong, Andr\'es Tello, Alexander Lazovik, Victoria Degeler
• Abstract要約: 水分配ネットワーク(WDN)における圧力と流量の推定により、水管理会社は制御操作を最適化できる。 物理に基づくモデリングとデータ駆動型アプローチであるグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせて,圧力推定問題に対処する。 我々のGNNモデルでは、オランダの大規模WDNの圧力は1.94mH$O、MAPEは7%と見積もられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pressure and flow estimation in Water Distribution Networks (WDN) allows water management companies to optimize their control operations. For many years, mathematical simulation tools have been the most common approach to reconstructing an estimate of the WDN hydraulics. However, pure physics-based simulations involve several challenges, e.g. partially observable data, high uncertainty, and extensive manual configuration. Thus, data-driven approaches have gained traction to overcome such limitations. In this work, we combine physics-based modeling and Graph Neural Networks (GNN), a data-driven approach, to address the pressure estimation problem. First, we propose a new data generation method using a mathematical simulation but not considering temporal patterns and including some control parameters that remain untouched in previous works; this contributes to a more diverse training data. Second, our training strategy relies on random sensor placement making our GNN-based estimation model robust to unexpected sensor location changes. Third, a realistic evaluation protocol considers real temporal patterns and additionally injects the uncertainties intrinsic to real-world scenarios. Finally, a multi-graph pre-training strategy allows the model to be reused for pressure estimation in unseen target WDNs. Our GNN-based model estimates the pressure of a large-scale WDN in The Netherlands with a MAE of 1.94mH$_2$O and a MAPE of 7%, surpassing the performance of previous studies. Likewise, it outperformed previous approaches on other WDN benchmarks, showing a reduction of absolute error up to approximately 52% in the best cases.
• Abstract（参考訳）: 水分配ネットワーク(WDN)における圧力と流量の推定により、水管理会社は制御操作を最適化できる。 長年にわたり、数学シミュレーションツールはWDN油圧の見積を再構築する最も一般的な手法であった。 しかし、純粋物理学に基づくシミュレーションには、部分的に観測可能なデータ、高い不確実性、広範な手動構成など、いくつかの課題がある。 このように、データ駆動アプローチはそのような制限を克服するために勢いを増している。 本研究では、物理モデルとデータ駆動型アプローチであるグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせて、圧力推定問題に対処する。 まず,数理シミュレーションを用いた新しいデータ生成手法を提案するが,時間パターンを考慮せず,従来の研究で未修正であった制御パラメータを含むことで,より多様なトレーニングデータに寄与する。 第2に、我々のトレーニング戦略は、予期しないセンサ位置変化に対して、GNNに基づく推定モデルを堅牢にするランダムなセンサー配置に依存する。 第3に、現実的な評価プロトコルは、実時間パターンを考慮し、実世界のシナリオに固有の不確実性を注入する。 最後に、マルチグラフ事前学習戦略により、未知のターゲットWDNの圧力推定のためにモデルを再利用することができる。 我々のGNNモデルでは、オランダの大規模WDNの圧力は1.94mH$_2$O、MAPEは7%と推定され、過去の研究よりも優れていた。 同様に、他のwdnベンチマークでの以前のアプローチを上回り、最善のケースでは絶対誤差が約52%削減された。

関連論文リスト

• Physics-guided Active Sample Reweighting for Urban Flow Prediction [75.24539704456791]
  都市フロー予測は、バス、タクシー、ライド駆動モデルといった交通サービスのスループットを見積もる、微妙な時間的モデリングである。 最近の予測解は、物理学誘導機械学習(PGML)の概念による改善をもたらす。 我々は、PN(atized Physics-guided Network)を開発し、P-GASR(Physical-guided Active Sample Reweighting)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T15:44:23Z)
• Streamflow Prediction with Uncertainty Quantification for Water Management: A Constrained Reasoning and Learning Approach [27.984958596544278]
  本稿では、論理的制約として表される物理法則を、ディープニューラルネットワークの層として統合する制約付き推論と学習(CRL)アプローチについて検討する。 そこで本研究では,深層モデルの一般化精度を向上させるため,理論的に基礎的なトレーニング手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T18:53:53Z)
• Implicit Stochastic Gradient Descent for Training Physics-informed Neural Networks [51.92362217307946]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、前方および逆微分方程式問題の解法として効果的に実証されている。 PINNは、近似すべきターゲット関数が高周波またはマルチスケールの特徴を示す場合、トレーニング障害に閉じ込められる。 本稿では,暗黙的勾配降下法(ISGD)を用いてPINNを訓練し,トレーニングプロセスの安定性を向上させることを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T08:17:47Z)
• Quantifying uncertainty for deep learning based forecasting and flow-reconstruction using neural architecture search ensembles [0.8258451067861933]
  本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の自動検出手法を提案するとともに,アンサンブルに基づく不確実性定量化にも有効であることを示す。 提案手法は,タスクの高パフォーマンスニューラルネットワークアンサンブルを検出するだけでなく,不確実性をシームレスに定量化する。 本研究では, 歴史的データからの予測と, 海面温度のスパースセンサからのフロー再構成という2つの課題に対して, この枠組みの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T03:57:06Z)
• Human Trajectory Prediction via Neural Social Physics [63.62824628085961]
  軌道予測は多くの分野において広く研究され、多くのモデルベースおよびモデルフリーな手法が研究されている。 ニューラル微分方程式モデルに基づく新しい手法を提案する。 我々の新しいモデル(ニューラル社会物理学またはNSP)は、学習可能なパラメータを持つ明示的な物理モデルを使用するディープニューラルネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T12:11:18Z)
• Probabilistic forecasting for geosteering in fluvial successions using a generative adversarial network [0.0]
  リアルタイムデータに基づく高速更新は、プレドリルモデルで高い不確実性を持つ複雑な貯水池での掘削に不可欠である。 本稿では, フラビアル継承の地質学的に一貫した2次元断面を再現するためのGAN(generative adversarial Deep Neural Network)を提案する。 この手法は不確実性を低減し, 掘削ビットより500m先にある主要な地質特性を正確に予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T12:52:38Z)
• DeepBayes -- an estimator for parameter estimation in stochastic nonlinear dynamical models [11.917949887615567]
  本研究では,DeepBayes推定器を提案する。 ディープリカレントニューラルネットワークアーキテクチャはオフラインでトレーニングでき、推論中にかなりの時間を節約できる。 提案手法の異なる実例モデルへの適用性を実証し, 最先端手法との詳細な比較を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T18:12:17Z)
• Physics-constrained deep neural network method for estimating parameters in a redox flow battery [68.8204255655161]
  バナジウムフローバッテリ(VRFB)のゼロ次元(0D)モデルにおけるパラメータ推定のための物理拘束型ディープニューラルネットワーク(PCDNN)を提案する。 そこで, PCDNN法は, 動作条件のモデルパラメータを推定し, 電圧の0Dモデル予測を改善することができることを示す。 また,PCDNNアプローチでは,トレーニングに使用しない操作条件のパラメータ値を推定する一般化能力が向上することが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T23:42:58Z)
• Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future [73.03458424369657]
  公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。 過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。 我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:48:20Z)
• Physics-aware deep neural networks for surrogate modeling of turbulent natural convection [0.0]
  Rayleigh-B'enard乱流流に対するPINNのサーロゲートモデルの使用を検討する。 標準ピンの精度が低いゾーンであるトレーニング境界に近い正規化として、どのように機能するかを示す。 50億のDNS座標全体のサロゲートの予測精度は、相対的なL2ノルムで[0.3% -- 4%]の範囲のすべてのフロー変数のエラーをもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T09:48:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。