CN119442887A 一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法 （首都师范大学）_第1页
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一种新型表征地下水水位时空演变的模拟本发明公开了一种新型表征地下水水位时参数信息，以二维地下水渗流方程作为物理机2S4、将S1中所得的降水量数据和地下水水位数据，S6、将S4所得的数据误差项与S5种所得的物理残差项叠加，得到PINNs模型的整体损所述S2构建研究区二维地下水渗流方程式具体包括hr-o=ho3式中，zn表示第n层隐藏层的输出，wn表示第n层隐藏层的权重矩阵，bn表示第nzour为最后一个隐藏层的输出；S6.1、PINNs网络的总损失函数由物理方程的物理残差项和神经网络模型的数据误差48.根据权利要求2_6任意一项所述的一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法，5的数值模拟方法，机器学习和深度学习算法虽然在解决非线性问题上起到了明显的优势，6向的渗透系数，在各向同性条件下，对于空间任意一点，K的值在所有方向上是相同的(响；hr-o=ho7MSE计算得到：S6.1、PINNs网络的总损失函数由物理方程的物理残差项和神经网络模型的数据[0023]与现有技术相比，本发明提供了一种新型表征地下水水8[0024]图1为本发明提出的一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法的流程示意图2为本发明提出的一种新型模拟地下水水位时空演变的神经网络模型的网络结条件构建网络。对于复杂的几何形状或多物理场耦合问题，建模和求解可能非常复杂且耗明提出了一种新型表征地下水水位时空演变的模拟方法。能在应对未见过的物理场景或条件时展现出更优异的泛化能力。尽管PINNs在许多领域取水非稳定运动的基本微分方程作为神经网络约束条件，探索PINNs在地下水水位模拟和预9向的渗透系数，在各向同性条件下，对于空间任意一点，K的值在所有方向上是相同的(响；hr-o=ho第n1层隐藏层的输出；MSE计算得到：[0041]S4中有关PINNs模型网络输出与训练数据间的数据误差项，通过模型MSE计算得[0047]S6.1、PINNs网络的总损失函数由物[0052]渗透系数描述了地下介质的透水能力，直接影响地下水的流动速度与流量分将神经网络的数据误差项与物理方程求解过程中的物理残差项叠加，得到PINNs利用SHAP解释所构建的地下水位模拟模型，得到各特征因子在PINNs网络中的

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