論文の概要: E2E-FANet: A Highly Generalizable Framework for Waves prediction Behind Floating Breakwaters via Exogenous-to-Endogenous Variable Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06690v1
• Date: Sat, 10 May 2025 16:28:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.991852
• Title: E2E-FANet: A Highly Generalizable Framework for Waves prediction Behind Floating Breakwaters via Exogenous-to-Endogenous Variable Attention
• Title（参考訳）: E2E-FANet:外因性から内因性への可変アテンションを通した流出水の背後にある波動予測のための高一般化可能なフレームワーク
• Authors: Jianxin Zhang, Lianzi Jiang, Xinyu Han, Xiangrong Wang, Weinan Huang,
• Abstract要約: 本研究では,外因性から内因性への周波数認識ネットワーク(E2E-FANet)について紹介する。 E2E-FANetは、波と構造物の関係をモデル化するために設計された、新しいエンドツーエンドニューラルネットワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.326589324665935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate prediction of waves behind floating breakwaters (FB) is crucial for optimizing coastal engineering structures, enhancing safety, and improving design efficiency. Existing methods demonstrate limitations in capturing nonlinear interactions between waves and structures, while exhibiting insufficient capability in modeling the complex frequency-domain relationships among elevations of different wave gauges. To address these challenges, this study introduces the Exogenous-to-Endogenous Frequency-Aware Network (E2E-FANet), a novel end-to-end neural network designed to model relationships between waves and structures. The E2E-FANetarchitecture incorporates a Dual-Basis Frequency Mapping (DBFM) module that leverages orthogonal cosine and sine bases to extract wave features from the frequency domain while preserving temporal information. Additionally, we introduce the Exogenous-to-Endogenous Cross-Attention (E2ECA) module, which employs cross attention to model the interactions between endogenous and exogenous variables. We incorporate a Temporal-wise Attention (TA) mechanism that adaptively captures complex dependencies in endogenous variables. These integrated modules function synergistically, enabling E2E-FANet to achieve both comprehensive feature perception in the time-frequency domain and precise modeling of wave-structure interactions. To comprehensively evaluate the performance of E2E-FANet, we constructed a multi-level validation framework comprising three distinct testing scenarios: internal validation under identical wave conditions, generalization testing across different wave conditions, and adaptability testing with varying relative water density (RW) conditions. These comprehensive tests demonstrate that E2E-FANet provides accurate waves behind FB predictions while successfully generalizing diverse wave conditions.
• Abstract（参考訳）: 沿岸の工学構造を最適化し、安全性を高め、設計効率を向上させるためには、浮き沈み水(FB)の背後にある波の正確な予測が不可欠である。 既存の手法は、波動と構造物の間の非線形相互作用を捉えるのに限界を示し、異なる波動ゲージの高架間の複雑な周波数領域の関係をモデル化するには不十分な能力を示す。 これらの課題に対処するために、波と構造物の関係をモデル化するために設計された、新しいエンドツーエンドニューラルネットワークであるExogenous-to-Endogenous Frequency-Aware Network (E2E-FANet)を紹介した。 E2E-FANetarchitectureには、直交コサインと正弦基底を利用して時間情報を保持しながら周波数領域から波の特徴を抽出するDual-Basis Frequency Mapping (DBFM)モジュールが組み込まれている。 さらに,内因性変数と外因性変数の相互作用をモデル化するために,相互注意を用いたE2ECA(Exogenous-to-Endogenous Cross-Attention)モジュールを導入する。 内因性変数の複雑な依存関係を適応的にキャプチャするTA機構を組み込んだ。 これらの統合モジュールは相乗的に機能し、E2E-FANetは時間周波数領域における包括的特徴認識と波-構造相互作用の正確なモデリングを実現できる。 E2E-FANetの性能を総合的に評価するために、同一の波動条件下での内部検証、異なる波動条件における一般化テスト、RW条件による適応性テストという3つの異なるテストシナリオからなる多層検証フレームワークを構築した。 これらの総合的な実験により、E2E-FANetは様々な波動条件をうまく一般化しながら、FB予測の背後にある正確な波を提供することが示された。

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