Neural network time series forecasting of finite-element mesh adaptation

Larry Manevitz, Akram Bitar, Dan Givoli

نتاج البحث: نشر في مجلةمقالةمراجعة النظراء

47 اقتباسات (Scopus)

ملخص

Basic learning algorithms and the neural network model are applied to the problem of mesh adaptation for the finite-element method for solving time-dependent partial differential equations. Time series prediction via the neural network methodology is used to predict the areas of "interest" in order to obtain an effective mesh refinement at the appropriate times. This allows for increased numerical accuracy with the same computational resources as compared with more "traditional" methods.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
الصفحات (من إلى)447-463
عدد الصفحات17
دوريةNeurocomputing
مستوى الصوت63
رقم الإصدارSPEC. ISS.
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - يناير 2005
منشور خارجيًانعم

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Neural network time series forecasting of finite-element mesh adaptation'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا