学术报告

讲座:Integration of Data Assimilation and Machine Learning as a Constraint Optimization Problem

时间:2024-06-17浏览:104来源:数理与统计学院作者:冯鸿雁、王国强摄影:

讲座题目

Integration of Data Assimilation and Machine Learning as a Constraint Optimization Problem

主办单位

数理与统计学院

协办单位

应用统计系

讲座时间

622日13:00-14:00

主讲人

林海翔教授

讲座地点

行政楼1308室

主讲人简介

Haixiang Lin(林海翔),荷兰代尔夫特理工大学(Delft University of Technology)应用数学研究所和莱顿大学(Leiden University)环境科学系教授,中国科学院大学和山东大学兼职客座教授。1979年考入清华大学,同年赴荷兰代尔夫特理工大学留学,分别获得学士、硕士和博士学位。林教授在高性能计算、并行算法、大规模复杂系统建模与仿真领域有丰富的经验,是并行分布计算与数据建模仿真领域的知名学者。近期研究的问题主要包括应用数据同化和机器学习的方法结合观测数据来提高含确定性的数学物理模型的预测精度,针对的应用问题包括沙尘暴或火山灰造成的PM2.5PM10的浓度预测,可再生能源并网的优化,油藏构造的反演和通过机器学习做语音情感分析等。他承担了欧洲、荷兰10多项科研项目,发表研究论文130多篇。担任多个国际学术期刊编委、学术会议程序委员会主席/副主席,曾担任全欧华人专业协会联合会主席、荷兰华人学者工程师协会主席,荷兰皇家骑士勋章获得者。

讲座内容简介

Both data assimilation (DA) and machine learning (ML) techniques can be used to improve air quality forecast accuracy.  DA is a model-based approach that reduces the uncertainty in the model using the information from observation data. At the same time, ML is a data-driven approach that tries to find the important features and their relations to the data without a mathematical-physical model, it tries to fit the data into some functional relationship through an optimization procedure. Physics-informed machine learning is a research field that is gaining increasing attention, where knowledge such as physical laws are used as constraints. Combining the power of the model-based DA method and the data-driven ML technique is the focus of much recent research, in this talk, we will discuss our experience of combining DA and ML through the case study in improving the accuracy of air quality forecast.


荷兰代尔夫特理工大学林海翔教授为金沙唯一官方娱乐场-(东莞)有限公司师生作学术报告

6月22日,荷兰代尔夫特理工大学林海翔教授为广大师生作了题为“Integration of the Data Assimilation and Machine Learning as Constraints Optimization Problem”的学术报告。

林海翔教授深入浅出地探讨了数据同化与机器学习在解决复杂环境问题中的应用潜力,特别是如何通过这两者的融合来提升空气质量预报的精确度。林海翔教授还概述了数据同化与机器学习的基本原理及各自优势,指出数据同化是一种基于模型的方法,能够有效利用观测数据减少模型预测中的不确定性;而机器学习则凭借其强大的数据处理能力,能够在没有传统数学物理模型的约束下,发现数据中的关键特征和内在联系,通过优化过程建立数据间的功能关系。最后,林海翔教授分享了一个结合数据同化与机器学习技术的实际案例——空气质量监测与预报的改进。这一案例研究不仅展示了两种方法结合后在提升预报精度上的显著效果,也揭示了数据同化与机器学习协同作用下的广阔前景。通过本次讲座,参与者对数据同化与机器学习在约束优化问题中的应用有了更为深入的理解,激发了跨学科研究的浓厚兴趣。

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