一种基于动态神经网络的导热反问题求解方法

摘要

本发明涉及一种基于动态神经网络的导热反问题求解方法，其包括如下步骤：1)构建基于时间序列的动态神经网络模型；2)仿真模拟管道内外壁温度数据集：输入输出层变量的时间序列长度为d，在总时长为ts仿真中，共有(ts‑d)组样本数据，得到样本数据集；3)样本数据集预处理；4)利用预处理后的数据对动态神经网络模型进行训练，得到最优动态神经网络模型；5)通过所述监测点布局获取外部温度序列和流速序列，输入最优动态神经网络模型中，即可得到内壁温度演化情况。本发明采用基于时间序列的动态神经网络模型建立内外壁温度场的关系，通过一组内外壁温度数据及流速数据对神经网络模型进行训练，通过外壁温度数据与流速数据实时计算内壁温度数据。