基于神经网络架构搜索技术的温度场代理模型构建方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络架构搜索技术的温度场代理模型构建方法，包括：根据组件布局设计要求，生成训练数据；对训练数据进行预处理；确定神经网络基准模型，根据神经网络基准模型设定搜索参数，构建包含所有可能路径的超级网络模型；基于超级网络模型，随机选择搜索参数以得到一个子模型，利用训练数据对子模型进行训练以更新其模型参数，重复随机选择子模型和训练过程，直至训练次数达到预设值；基于训练后的超级网络模型，利用多目标优化算法搜索近似最优子模型；利用训练数据对近似最优子模型进行重新训练，获取温度场代理模型。本发明能根据组件布局设计要求实现神经网络结构的自动设计，得到的模型参数量少，预测精度高，预测时间短。