Data_Assimilation: 理学硕士研究项目（6个月）。运用深度学习(AE)进行数据同化。帝国理工学院机器学习专业...

简介：
本理学硕士研究项目为期六个月，专注于利用自动编码器（AE）在数据同化领域应用深度学习技术，由帝国理工学院机器学习专业指导完成。 伐达克模块用于为变分数据同化创建卷积自动编码器。用户只需几行代码就可以定义、创建和训练用于数据同化的AE。它是伴随论文的一部分，在计算机方法在应用力学与工程领域发表，介绍了一种不确定性量化技术——数据同化（DA），该技术通过结合预测数据与状态观察来减少预测误差。最常用的DA技术包括变分法和卡尔曼滤波器。 本段落提出的方法是使用自动编码器对背景误差协方差矩阵进行建模，以显著降低求解3D变分数据同化的计算成本，并提高整体的数据同化质量。文中使用的数据归伦敦帝国理工学院数据科学研究所所有；如无权限访问该数据，请参阅有关如何利用自有数据训练模型的部分。 安装步骤包括通过pip命令从主目录中安装模块，具体操作为：`pip install -e . ` 。此外建议运行pytest以确保正确安装。