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公开(公告)号:CN117291109A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311575134.1
申请日:2023-11-24
申请人: 中汽研汽车检验中心(广州)有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司 , 中汽数据有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F113/08
摘要: 本发明涉及工业系统仿真领域,公开了一种Modelica流体模型智能预测方法。Modelica流体模型进行数值计算,得到数值求解结果,再将数值求解结果输入复合神经网络模型,复合神经网络模型包括GRU网络和PINN网络,其中述GRU网络的输入端为复合神经网络模型的输入端,GRU网络的输出端连接到PINN网络的输入端,PINN网络的输出端作为复合神经网络模型的输出端,根据复合神经网络模型的输出,获得预测结果,并保存复合神经网络模型输出的数据。解决了传统预测模型算效率相对低下、模型参数与设置僵化、计算精度低的问题。
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公开(公告)号:CN117291109B
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202311575134.1
申请日:2023-11-24
申请人: 中汽研汽车检验中心(广州)有限公司 , 中汽数据(天津)有限公司 , 中汽数据有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F113/08
摘要: 本发明涉及工业系统仿真领域,公开了一种Modelica流体模型智能预测方法。Modelica流体模型进行数值计算,得到数值求解结果,再将数值求解结果输入复合神经网络模型,复合神经网络模型包括GRU网络和PINN网络,其中述GRU网络的输入端为复合神经网络模型的输入端,GRU网络的输出端连接到PINN网络的输入端,PINN网络的输出端作为复合神经网络模型的输出端,根据复合神经网络模型的输出,获得预测结果,并保存复合神经网络模型输出的数据。解决了传统预测模型算效率相对低下、模型参数与设置僵化、计算精度低的问题。
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