Solving Nonlinear Energy Supply and Demand Systems Using Physics-Informed Neural Networks

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内容提要

本研究利用物理信息神经网络(PINNs)解决非线性能源供需系统的建模问题。PINNs有效处理非线性微分方程,展示系统各组成部分的动态关系,并验证解决方案的准确性及潜在影响。

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