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通过在神经网络中引入严格的物理约束来提升全球海平面预测能力
编号：1142
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更新：2026-04-13 16:53:57 浏览：4次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
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摘要
海表高度异常（SLA）的精确预测对于理解海洋动力过程和气候变化至关重要。然而，纯数据驱动的神经网络往往会违反物理定律，从而限制其鲁棒性和泛化能力。本文提出了一种具有硬约束的神经网络，通过在网络结构中引入一个专门的层来强制实现体积守恒，从而在构建上确保该约束被严格满足。我们在理想化的浅水模型以及全球海平面异常预测任务中对该方法进行了评估。结果表明，体积守恒网络在性能上系统性优于无约束模型，误差最多可降低25%；在观测更稀疏和预测时效更长的情况下，改进效果更加显著，同时始终严格满足所施加的约束。此外，该方法的误差也低于后处理方法，突显了在训练过程中强制物理一致性优于事后对输出进行修正的优势。我们的结果表明，将硬性物理约束作为网络层嵌入模型，是提升数据驱动地球物理预测中预测精度和物理一致性的一种有效策略。
关键词
海表高度预测,人工智能,物理约束
报告人
李熠
无 河海大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
04月25日
2026
至04月29日
2026
-
04月07日 2026
初稿截稿日期
主办单位
未来大气科学论坛理事会
承办单位
河海大学海洋学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
联系方式
- 秦箭煌
- qi******@hhu.edu.cn
- 173********
- 薛廉
- li******@nju.edu.cn
- 156********
- 孙佳妮
- sc******@chytey.com
- 152********
历届会议
-
2025年04月17日 中国 北京
第一届未来大气科学论坛
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