DU-NO：参数高效双U型神经算子用于相位解析波浪建模
原文标题：DU-NO: A Parameter-Efficient Double U-Shaped Neural Operator for Phase-Resolving Wave Modeling
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研究提出DU-NO，一种多尺度U型谱神经算子，仅在编码器和解码器最浅两层接入轻量卷积U-Net分支，参数量仅364万，比U-FNO少一个数量级。在公开FUNWAVE-TVD基准上，其自回归误差比U-FNO改善14.9%，且在高波数频段仍保持优势。该工作有望降低近岸波浪实时预报与不确定性量化的计算成本。
- 问题
- 相位解析波浪模型精度高但算不起，神经算子又参数量过大。
- 方法
- DU-NO双U型谱算子，仅在编码解码最浅两层接轻量卷积U-Net分支，深层保持纯谱。
- 结果
- 参数量364万，比U-FNO少10.8倍，自回归误差改善14.9%，高波数频段仍占优。
- 影响
- 把近岸波浪实时预报与不确定性量化的算力门槛降一个数量级，工程可落地性提升。
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