土壤水流模拟的物理信息深度学习自适应加权损失数据集

数据集概述

本数据集围绕土壤水流模拟展开，包含由Hydrus-1D生成的11个场景数据，以及用于模拟壤土水流的物理信息神经网络自适应加权损失代码，为相关深度学习模型研究提供数据支持。

文件详解

• 文件名称：data.zip
• 文件格式：ZIP压缩包
• 内容说明：包含由Hydrus-1D生成的11个土壤水流模拟场景数据
• 文件名称：PINN_adaptively_weighted_loss_loam.zip
• 文件格式：ZIP压缩包
• 内容说明：包含物理信息神经网络自适应加权损失方法的代码，用于模拟壤土中的水流过程

适用场景

• 土壤水文学研究：分析不同场景下土壤水流的动态变化规律
• 深度学习模型开发：用于训练和验证土壤水流模拟的物理信息神经网络模型
• 农业工程应用：为农田灌溉、水资源管理等场景提供土壤水分运动的模拟依据
• 水文模型优化：对比Hydrus-1D与深度学习模型在土壤水流模拟中的精度与效率差异