用于估计波传播速度的贝叶斯优化物理信息神经网络
信号处理
2023-12-22 v1 数据分析、统计与概率
摘要
本文提出了一种名为贝叶斯优化物理信息神经网络（BOPINN）的新型逆参数估计方法。在该研究中，物理信息神经网络（PINN）用于求解偏微分方程（PDE），而贝叶斯优化（BO）用于估计其参数。所提出的 BOPINN 利用单次快照观测来估计与波传播偏微分方程相关的波速。BO 的目标函数定义为代理位移场与快照观测之间的均方误差（MSE）。在三种具有不同波速的各向同性介质中测试了该方法的逆估计能力。所得结果表明，即使在噪声条件下，BOPINN 也能以较低的均方误差准确估计波速。所提出的算法在不同运行中仅需有限次迭代即可展现出鲁棒的预测性能。
引用
@article{arxiv.2312.14064,
title = {Bayesian optimized physics-informed neural network for estimating wave propagation velocities},
author = {Mahindra Rautela and S. Gopalakrishnan and J. Senthilnath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.14064},
year = {2023}
}