基于分层机器学习框架的稀疏传感器网络城市风场实时重建
A hierarchical machine learning framework for real-time reconstruction of urban wind fields from sparse sensor networks
发表于 2026年6月14日 · 收录于雷达 2026年11月5日
中文摘要
研究提出一种传感器驱动的分层重建框架，从有限传感器网络估算高分辨率、随时间变化的风场。该方法结合由粗到细映射、POD降阶学习、LSTM时间建模及传感器布设策略，并在半圆柱基准案例和日本新潟城市区域的大涡模拟数据上评估，能准确重建主要空间结构与时间动态，并推广至未见条件。