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基于自编码器和LSTM的模型降阶方法
基于自编码器和LSTM的模型降阶方法
作者:
武频
孙俊五
封卫兵
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
降阶模型
多层自编码器
长短期记忆
圆柱绕流
摘要:
自编码器是一种有效的数据降维方法,可以学习到数据中的隐含特征,并重构出原始输入数据.本文提出了一种基于多层自编码器和长短期记忆网络的模型降阶方法,以提升降阶模型的精度.文中以二维圆柱绕流为例,对该方法进行了分析与验证.首先用多层自编码器对原始数据进行降阶和特征提取,然后构建基于长短期记忆网络的预测模型,最后将自编码器和预测模型拼接并进行微调,得到降阶模型,并将其与基于主成分分析的降阶模型进行对比.结果表明,多层自编码器能在保证精度的同时提升数据压缩率;提出的降阶方法有效地提升了模型精度,使得预测速度场和原速度场之间的均方根误差降低至3×10-3左右.
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篇名
基于自编码器和LSTM的模型降阶方法
来源期刊
空气动力学学报
学科
工学
关键词
降阶模型
多层自编码器
长短期记忆
圆柱绕流
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
研究论文
研究方向
页码范围
73-81
页数
9页
分类号
TP181|V211.3
字数
语种
中文
DOI
10.7638/kqdlxxb-2019.0082
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长短期记忆
圆柱绕流
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空气动力学学报
主办单位:
中国空气动力学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
0258-1825
CN:
51-1192/TK
开本:
大16开
出版地:
四川绵阳211信箱
邮发代号:
62-27
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2557
总下载数(次)
3
总被引数(次)
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