第八章单元测试
- 判断题：数智流体力学是计算流体力学的完全替代方案，可以完全独立于传统的数值求解方法，对所有流动现象进行高精度的模拟和预测。（ ）
- 多选题: 在使用深度学习模型预测流体力学问题时，下列哪些因素可能导致模型的预测误差较大？（ ）
- 地下渗流的行为会表现出非线性特征。请分析引起这些非线性现象的主要因素，并讨论如何利用数据驱动模型来处理这些非线性问题，说明这种方法的优缺点。
- 解释为什么在流体力学的建模过程中，数据的尺度不匹配可能会影响机器学习模型的预测精度。如何通过数据预处理方法来解决这一问题？
- 卷积神经网络（CNN）在图像处理中表现出色，同样也可以用于多孔介质中的渗流模拟。请简述一个CNN模型架构，并用于预测二维渗流问题中的流体压力分布。
- 在油藏工程中，精确预测油藏的产量对于优化油田开发策略具有重要意义。假设你拥有一个油藏历史产量数据集，包括历史产量、注水量、压力等多个特征，描述利用机器学习进行产量预测的完整建模流程。
A:对 B:错
答案:错
A:选择的激活函数不适合问题特性 B:数据不足或数据质量低 C:模型复杂度过高，导致过拟合 D:训练集与测试集分布不一致
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