数据集概述
本数据集支持论文中基于物理信息神经网络（PINN）的Richardson-Richards方程研究，包含从体积含水量测量反演土壤本构关系和水分通量密度所需的模拟、模型结构及结果文件，共6个文件，用于复现相关分析。
文件详解
- 文件名称：
README.docx
- 文件格式：DOCX
- 字段映射介绍：数据集说明文档，提供数据使用、文件结构等背景信息
- 文件名称：
hydrus_nod_files.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：Hydrus模型节点文件压缩包，包含土壤水分动力学模拟的节点相关输入或输出数据
- 文件名称：
PINN_Monotonic.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：带单调性约束的PINN模型文件压缩包，包含模型实现、训练或推理相关代码/数据
- 文件名称：
relative_errors.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：相对误差结果压缩包，包含PINN方法与其他方法的误差对比数据
- 文件名称：
hydrus_run_files.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：Hydrus模型运行文件压缩包，包含模型执行所需的配置、输入等运行相关数据
- 文件名称：
NN_structure.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：神经网络结构文件压缩包，包含PINN模型的网络架构定义、参数设置等数据
数据来源
论文“Physics-informed neural networks with monotonicity constraints for Richardson-Richards equation: Estimation of constitutive relationships and soil water flux density from volumetric water content measurements”
适用场景
- 土壤水力学参数反演研究：利用PINN方法从体积含水量数据反演土壤本构关系，验证单调性约束的效果
- 物理信息神经网络（PINN）应用：探索PINN在求解高度非线性偏微分方程（Richardson-Richards方程）中的性能
- 土壤水分通量密度估算：基于含水量测量数据，使用PINN方法估算土壤水分通量密度
- 数值模拟方法对比：通过Hydrus模拟文件与PINN结果的对比，分析不同方法在土壤水分动力学问题中的表现
- 模型复现与验证：复现论文中土壤水力学特性反演的实验过程，验证相关方法的可靠性
