基于注意力机制的稀疏海啸计网络全场海啸波重建
机器学习
2025-07-22 v5 流体动力学
摘要
我们研究了基于注意力的神经网络架构 Senseiver 在海啸预测中稀疏感知的潜力。具体而言，我们关注从海啸计网络生成预测的海啸数据同化方法。我们的模型用于从极稀疏的观测中重建高分辨率海啸波场，包括海啸震中未在训练集中表示的情况。此外，我们证明，在生成密集观测网络方面，我们的方法显著优于基于惠更斯-菲涅耳原理的线性插值方法，实现了显著提升的准确性。
引用
@article{arxiv.2411.12948,
title = {Attention-Based Reconstruction of Full-Field Tsunami Waves from Sparse Tsunameter Networks},
author = {Edward McDugald and Arvind Mohan and Darren Engwirda and Agnese Marcato and Javier Santos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.12948},
year = {2025}
}