物理知识注入历史数据比强制物理约束更有效
原文标题：Physical knowledge on historical data matters more than enforcing physical constraints on the forecast
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研究提出物理信息循环神经网络PIRNN，在预测目标序列的同时估计历史数据与预测期内的不可观测中间物理变量，提升模型鲁棒性与可解释性。以Gardenia地下水模型为案例，在12个真实数据集上PIRNN于其中5个取得最优表现，消融实验表明物理背景知识对时序预测至关重要。预测的物理变量一致性由领域专家评估。
- 问题
- 物理过程时序预测中，模型不估计不可观测的中间物理变量，专家难以理解目标行为。
- 方法
- 提出物理信息循环神经网络PIRNN，在预测目标序列的同时估计历史与预测期的不可观测中间变量，可适配任意多方程物理模型。
- 结果
- 在12个真实地下水数据集上，PIRNN在其中5个取得最优表现；消融实验显示物理背景知识对预测至关重要。
- 影响
- 做物理/工业时序预测的工程师可把领域方程作为先验注入，兼顾精度与可解释性，但优势并非全面。
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