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一种面向复杂流场预测的双尺度注意力神经网络及方法

一种面向复杂流场预测的双尺度注意力神经网络及方法，涉及双尺度注意力神经网络技术领域。为解决现有技术中存在的，难以在保证全局预测的同时兼顾局部区域高精度预测的缺陷，本发明提供的技术方案包括：进行流场仿真模拟；对时序数据进行收集与处理；将序列和子序列分别输入双尺度注意力神经网络的上下支路，上支路计算序列内部的注意力信息，下支路计算子序列之间的注意力信息，并在网络末端进行注意力融合，输出兼顾全局与局部尺度的流场特征；将融合后的流场特征输入至全连接层，预测目标区域内的速度和压力，采用基于序列的加权损失函数进行优化训练，完成神经网络训练与验证。适用于复杂流场中速度与压力的快速高精度预测工作。

❖哈尔滨工程大学; 哈尔滨工程大学船舶装备科技有限公司杨东梅; 李泽; 赖初荣; 崔艳松; 霍汉佳; 王兴梅; 张万松§ 6/10 청구항G06F 30/27 (2020.01), G06F 30/28 (2020.01), G06N 3/045 (2023.01) +6

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