論文の概要: Physics-Inspired Deep Learning and Transferable Models for Bridge Scour Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01258v3
• Date: Tue, 10 Sep 2024 03:07:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 22:42:18.505400
• Title: Physics-Inspired Deep Learning and Transferable Models for Bridge Scour Prediction
• Title（参考訳）: 物理にヒントを得た橋梁せん断予測のためのDeep LearningとTransferable Model
• Authors: Negin Yousefpour, Bo Wang,
• Abstract要約: 深層学習を用いたせん断予測を橋渡しするために,せん断物理に触発されたニューラルネットワーク(SPINN)を導入する。 SPINNは物理に基づく経験的方程式をディープニューラルネットワークに統合し、サイト固有の履歴監視データを使用してトレーニングする。 性能の変動にもかかわらず、SPINNは、ほとんどのケースで純粋なデータ駆動モデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.451326684641447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces scour physics-inspired neural networks (SPINNs), a hybrid physics-data-driven framework for bridge scour prediction using deep learning. SPINNs integrate physics-based, empirical equations into deep neural networks and are trained using site-specific historical scour monitoring data. Long-short Term Memory Network (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) are considered as the base deep learning (DL) models. We also explore transferable/general models, trained by aggregating datasets from a cluster of bridges, versus the site/bridge-specific models. Despite variation in performance, SPINNs outperformed pure data-driven models in the majority of cases. In some bridge cases, SPINN reduced forecasting errors by up to 50 percent. The pure data-driven models showed better transferability compared to hybrid models. The transferable DL models particularly proved effective for bridges with limited data. In addition, the calibrated time-dependent empirical equations derived from SPINNs showed great potential for maximum scour depth estimation, providing more accurate predictions compared to commonly used HEC-18 model. Comparing SPINNs with traditional empirical models indicates substantial improvements in scour prediction accuracy. This study can pave the way for further exploration of physics-inspired machine learning methods for scour prediction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層学習を用いたせん断予測のためのハイブリッド物理データ駆動型フレームワークSPINNを紹介する。 SPINNは物理に基づく経験的方程式をディープニューラルネットワークに統合し、サイト固有の履歴監視データを用いてトレーニングする。 Long-Short Term Memory Network (LSTM) とConvolutional Neural Network (CNN) はベースディープラーニング(DL)モデルと考えられている。 また、ブリッジのクラスタからデータセットを集約することでトレーニングされた転送可能/汎用モデルと、サイト/ブリッジ固有のモデルについても検討する。 性能の変動にもかかわらず、SPINNは、ほとんどのケースで純粋なデータ駆動モデルよりも優れていた。 いくつかの橋梁の場合、SPINNは予測エラーを最大50%削減した。 純粋なデータ駆動モデルでは、ハイブリッドモデルと比較して転送性が向上した。 転送可能なDLモデルは、限られたデータを持つブリッジに特に有効であることが証明された。 さらに,SPINNから導出される時間依存経験方程式は最大せん断深度推定に大きな可能性を示し,HEC-18モデルと比較して精度の高い予測が可能となった。 SPINNと従来の経験的モデルを比較すると、せん断予測精度が大幅に向上したことがわかる。 この研究は、物理学に着想を得た機械学習手法のさらなる探索の道を開くことができる。

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