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作者：汪欢;李道伦;
单位：合肥工业大学数学学院;
摘要：文章基于深度学习方法，提出一种高效的物理信息残差网络，用于求解渗流方程.该网络构造了独特的残差结构，并结合自回归、梯度衰减、变时间步长等策略训练模型.数值实验表明，本文方法能有效解决均质与非均质问题.与基线方法相比，本方法的求解时间减少50%.此外，本方法对不同渗透率、流量的算例无需调整网络参数，展现出了良好的鲁棒性和泛化能力.
关键词：渗流方程;;物理信息;;残差神经网络;;自回归;;跳跃连接
基金资助：国家自然科学基金(12172115);国家自然科学基金(12372244)
