基于神经网络的一维波动方程求解方法

摘要

基于神经网络的多工况一维波动方程求解方法，本发明属于地震工程领域，它为了解决神经网络求解不同工况下的一维波动方程耗时费力的问题。一维波动方程求解方法：一、选择一维波动方程作为待求解的方程；二、确定输入变量的求解域与残差点数量；三、建立包含6个隐藏层的全连接层神经网络；四、设计特定的损失函数；五、神经网络的预训练及精细化训练。本发明将波速作为输入，提出一种基于神经网络的一维波动方程求解方法，使得模型能学习到不同工况对于方程解的影响，在保持高求解精度的前提下，泛定方程与应力条件的加入也增加了求解方法的可解释性。