Phy-STGCN顶刊复现：97%预测精度开源代码+调参实战

【前沿速递】物理启发的GNN再添重磅突破！新一代Phy-STGCN模型攻克复杂系统动态预测难题，性能指标刷新SOTA！

近期，某顶刊一区收录的研究显示，融合物理信息神经网络与图神经网络的混合架构正在引发范式变革——通过PINN的物理规律嵌入优势与GNN的时空关联建模能力，该框架在涡轮机组故障预警和电网态势感知等场景中实现了预测精度97%的跨越式提升。值得注意的是，这种融合建模范式已形成显著学术风向标：仅过去三个月，NeurIPS与ICML已接收5篇相关论文，更有消息称谷歌DeepMind团队正在探索其在气候模拟中的应用。

为助力大家科研攻关，笔者耗时半月整理出的11篇PINN+GNN最新参考论文，有需要的同学 工棕号【AI因斯坦】回复  “11PINN+GNN”  即可领取。

COMBINING PHYSICS-INFORMED GRAPH NEURAL NETWORK AND FINITE DIFFERENCE FOR SOLVING FORWARD AND INVERSE SPATIOTEMPORAL PDES

文章解析

本文介绍了一种名为PIGNN的方法，它结合了PINN和GNN。PIGNN 方法旨在解决前向和逆向的非线性时空偏微分方程（PDEs），通过整合图神经网络、物理方程和有限差分方法来近似物理系统的解。实验证明PIGNN在准确性、时间外推性、泛化性和可扩展性方面均优于PINN。

GPINN: Physics-informed Neural Network with Graph Embedding

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本文介绍了一个名为GPINN的框架，它结合了PINN和图嵌入技术。GPINN通过在神经网络的计算中整合拓扑数据，显著提升了PINN的性能。图嵌入技术通过引入额外的维度来封装图的空间特征，同时保留原始空间的属性。这些额外的维度选择是由Fiedler向量引导的，提供了图的优化路径逻辑表示。

Research on gas turbine health assessment method based on physical prior knowledge and spatial-temporal graph neural network

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本文提出了一种基于物理先验知识和深度学习的气轮机健康状态评估方法（Phy-STGCN），通过结合时间序列数据和物理关系，定义气轮机的健康度，提出了一种系统拓扑结构构建方法，并开发了一种基于图卷积网络和长短期记忆网络的模型。

SyncTREE: Fast Timing Analysis for Integrated Circuit Design through a Physics-informed Tree-based Graph Neural Network

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提出了一种名为SyncTREE的新型树结构图神经网络模型，通过双向消息传递机制和树对比损失，旨在加速复杂集成电路互连RC树的时序分析，解决传统图神经网络无法有效捕捉全局上下文依赖的问题，显著提高了大规模电路的分析速度和准确性。