Integrating Newton's Laws with deep learning for enhanced physics-informed compound flood modelling
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Radfar, Soheil, Maghsoodifar, Faezeh, Moftakhari, Hamed, Moradkhani, Hamid |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
The value of visualization in improving compound flood hazard communication: a complementary perspective through a Euclidean geometry lens [data set and code]
di: Radfar, Soheil, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Radfar, Soheil, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-frequency wavefield solutions for variable velocity models using meta-learning enhanced low-rank physics-informed neural network
di: Cheng, Shijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Shijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
SeisT: A foundational deep learning model for earthquake monitoring tasks
di: Li, Sen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Sen, et al.
Pubblicazione: (2023)
Pi theorem formulation of flood mapping
di: Bartlett, Mark S., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bartlett, Mark S., et al.
Pubblicazione: (2022)
A stable deep adversarial learning approach for geological facies generation
di: Bhavsar, Ferdinand, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bhavsar, Ferdinand, et al.
Pubblicazione: (2023)
Assessing the risk of future Dunkelflaute events for Germany using generative deep learning
di: Strnad, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Strnad, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)
An effective physics-informed neural operator framework for predicting wavefields
di: Ma, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning enhanced data assimilation framework for multiscale carbonate rock characterization
di: Bo, Zhenkai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bo, Zhenkai, et al.
Pubblicazione: (2026)
HydroStartML: A combined machine learning and physics-based approach to reduce hydrological model spin-up time
di: Pawusch, Louisa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pawusch, Louisa, et al.
Pubblicazione: (2025)
GaborPINN: Efficient physics informed neural networks using multiplicative filtered networks
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Approaches for enhancing extrapolability in process-based and data-driven models in hydrology
di: Shi, Haiyang
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Haiyang
Pubblicazione: (2024)
At the junction between deep learning and statistics of extremes: formalizing the landslide hazard definition
di: Dahal, Ashok, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dahal, Ashok, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distinct hydrologic response patterns and trends worldwide revealed by physics-embedded learning
di: Ji, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ji, Haoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-informed extreme learning machine for Terzaghi consolidation problems and interpretation of coefficient of consolidation based on CPTu data
di: Yang, He, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, He, et al.
Pubblicazione: (2025)
Diffusion priors enhanced velocity model building from time-lag images using a neural operator
di: Ma, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Estimating properties of a homogeneous bounded soil using machine learning models
di: Kalimeris, Konstantinos, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kalimeris, Konstantinos, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards physics-informed neural networks for landslide prediction
di: Dahal, Ashok, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dahal, Ashok, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine learning surrogates for efficient hydrologic modeling: Insights from stochastic simulations of managed aquifer recharge
di: Dai, Timothy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dai, Timothy, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fourier-DeepONet: Fourier-enhanced deep operator networks for full waveform inversion with improved accuracy, generalizability, and robustness
di: Zhu, Min, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhu, Min, et al.
Pubblicazione: (2023)
Physics-informed waveform inversion using pretrained wavefield neural operators
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Domain-informed explainable boosting machines for trustworthy lateral spread predictions
di: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hsiao, Cheng-Hsi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Microseismic source imaging using physics-informed neural networks with hard constraints
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xinquan, et al.
Pubblicazione: (2023)
On the role of memorization in learned priors for geophysical inverse problems
di: Siahkoohi, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Siahkoohi, Ali, et al.
Pubblicazione: (2026)
DiffPINN: Generative diffusion-initialized physics-informed neural networks for accelerating seismic wavefield representation
di: Cheng, Shijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Shijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Functional-prior-based approaches to Bayesian PDE-constrained inversion using physics-informed neural networks
di: Agata, Ryoichiro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Agata, Ryoichiro, et al.
Pubblicazione: (2026)
A new practical and effective source-independent full-waveform inversion with a velocity-distribution supported deep image prior: Applications to two real datasets
di: Song, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Chao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stochastic full waveform inversion with deep generative prior for uncertainty quantification
di: Xie, Yuke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xie, Yuke, et al.
Pubblicazione: (2024)
EFKAN: A KAN-Integrated Neural Operator For Efficient Magnetotelluric Forward Modeling
di: Wang, Feng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Feng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty Quantification in Seismic Inversion Through Integrated Importance Sampling and Ensemble Methods
di: Qu, Luping, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qu, Luping, et al.
Pubblicazione: (2024)
In-context learning enables continental-scale subsurface temperature prediction from sparse local observations
di: O'Malley, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: O'Malley, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gas trap prediction from 3D seismic and well test data using machine learning
di: Ivlev, Dmitry
Pubblicazione: (2024)
di: Ivlev, Dmitry
Pubblicazione: (2024)
Three-dimensional crustal deformation analysis using physics-informed deep learning
di: Okazaki, Tomohisa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Okazaki, Tomohisa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing lithological interpretation from petrophysical well log of IODP expedition 390/393 using machine learning
di: Sahu, Raj, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sahu, Raj, et al.
Pubblicazione: (2025)
Rethinking deep learning: linear regression remains a key benchmark in predicting terrestrial water storage
di: Nie, Wanshu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nie, Wanshu, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Block‐Level Categorical Flood Risk Mapping to Aid Shelter Location
di: Shrabani S. Tripathy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shrabani S. Tripathy, et al.
Pubblicazione: (2025)
Analyzing Koopman approaches to physics-informed machine learning for long-term sea-surface temperature forecasting
di: Rice, Julian, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Rice, Julian, et al.
Pubblicazione: (2020)
Inspired by machine learning optimization: can gradient-based optimizers solve cycle skipping in full waveform inversion given sufficient iterations?
di: Mu, Xinru, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mu, Xinru, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks for Predicting Hydrogen Sorption in Geological Formations: Thermodynamically Constrained Deep Learning Integrating Classical Adsorption Theory
di: Nooraiepour, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nooraiepour, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
Geophysical inverse problems with measurement-guided diffusion models
di: Ravasi, Matteo
Pubblicazione: (2025)
di: Ravasi, Matteo
Pubblicazione: (2025)
Data-driven modeling of time-domain induced polarization
di: Bérubé, Charles L., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Bérubé, Charles L., et al.
Pubblicazione: (2021)
Documenti analoghi
-
The value of visualization in improving compound flood hazard communication: a complementary perspective through a Euclidean geometry lens [data set and code]
di: Radfar, Soheil, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Multi-frequency wavefield solutions for variable velocity models using meta-learning enhanced low-rank physics-informed neural network
di: Cheng, Shijun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
SeisT: A foundational deep learning model for earthquake monitoring tasks
di: Li, Sen, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Pi theorem formulation of flood mapping
di: Bartlett, Mark S., et al.
Pubblicazione: (2022) -
A stable deep adversarial learning approach for geological facies generation
di: Bhavsar, Ferdinand, et al.
Pubblicazione: (2023)