一种基于混合深度神经网络的非定常流场快速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于混合深度神经网络的非定常流场快速预测方法，该方法包括生成深度学习网络输入数据；基于该输入数据，构建用于非定常流场快速预测的混合深度神经网络结构；对该深度学习网络进行训练，以得到非定常流场预测神经网络模型；该混合深度神将网络结构由卷积深度神经网络、长短时记忆神经网络及反卷积深度神经网络组成，卷积深度神经网络被用于提取流场中的结构特征，长短时记忆神经网络的作用是引入时间效应，反卷积深度神经网络被用于重现流场信息，三者结合即形成能够预测未知时刻流场信息的闭环网络；测试结果表明这种神经网络结构能够准确地捕捉到流场信息的底层结构特性和时间特性，并能准确地重现出未知时刻整个流畅信息。