論文の概要: Predicting Critical Heat Flux with Uncertainty Quantification and Domain Generalization Using Conditional Variational Autoencoders and Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05790v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 16:50:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 13:56:09.373101
- Title: Predicting Critical Heat Flux with Uncertainty Quantification and Domain Generalization Using Conditional Variational Autoencoders and Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: 条件付き変分オートエンコーダとディープニューラルネットワークを用いた不確かさの定量化と領域一般化による臨界熱流束の予測
- Authors: Farah Alsafadi, Aidan Furlong, Xu Wu,
- Abstract要約: 臨界熱流束測定データを増大させる条件付き変分オートエンコーダモデルを開発した。
微調整深層ニューラルネットワーク(DNN)回帰モデルを作成し、同じデータセットで評価した。
CVAEモデルでは, 予測的相対的標準偏差の評価後, 変動性が著しく低下し, 高い信頼度が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.517043342442487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep generative models (DGMs) have proven to be powerful in generating realistic data samples. Their capability to learn the underlying distribution of a dataset enable them to generate synthetic data samples that closely resemble the original training dataset, thus addressing the challenge of data scarcity. In this work, we investigated the capabilities of DGMs by developing a conditional variational autoencoder (CVAE) model to augment the critical heat flux (CHF) measurement data that was used to generate the 2006 Groeneveld lookup table. To determine how this approach compared to traditional methods, a fine-tuned deep neural network (DNN) regression model was created and evaluated with the same dataset. Both the CVAE and DNN models achieved small mean absolute relative errors, with the CVAE model maintaining more favorable results. To quantify the uncertainty in the model's predictions, uncertainty quantification (UQ) was performed with repeated sampling of the CVAE model and ensembling of the DNN model. Following UQ, the DNN ensemble notably improved performance when compared to the baseline DNN model, while the CVAE model achieved similar results to its non-UQ results. The CVAE model was shown to have significantly less variability and a higher confidence after assessment of the prediction-wise relative standard deviations. Evaluating domain generalization, both models achieved small mean error values when predicting both inside and outside the training domain, with predictions outside the training domain showing slightly larger errors. Overall, the CVAE model was comparable to the DNN regression model in predicting CHF values but with better uncertainty behavior.
- Abstract（参考訳）: 深部生成モデル(DGM)は、現実的なデータサンプルを生成するのに強力であることが証明されている。
データセットの基盤となる分布を学習する能力により、元のトレーニングデータセットと密接に類似した合成データサンプルを生成することが可能になるため、データの不足という課題に対処できる。
本研究では,2006年のGroeneveldルックアップテーブルの生成に用いた臨界熱流束(CHF)測定データを増大させる条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)モデルを構築し,DGMの能力について検討した。
従来の手法と比較して、このアプローチをどのように判断するかを判断するために、細調整されたディープニューラルネットワーク(DNN)回帰モデルを作成し、同じデータセットで評価した。
CVAEモデルとDNNモデルはどちらも平均的な相対誤差が小さく、CVAEモデルはより良好な結果を維持した。
モデルの予測の不確実性を定量化するために,CVAEモデルの繰り返しサンプリングとDNNモデルのアンサンブルを行い,不確実性定量化(UQ)を行った。
UQの後、DNNアンサンブルはベースラインのDNNモデルと比較して顕著に性能が向上し、CVAEモデルは非UQモデルと同様の結果を得た。
CVAEモデルでは, 予測的相対的標準偏差の評価後, 変動性が著しく低下し, 高い信頼度が得られた。
ドメインの一般化を評価するため、両方のモデルはトレーニングドメイン内外の両方を予測する際に小さな平均エラー値を達成し、トレーニングドメイン外の予測はわずかに大きなエラーを示す。
CVAEモデルは,CHF値の予測ではDNN回帰モデルに匹敵するが,不確実性は良好であった。
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