一种基于迁移学习增强的物理信息神经网络的泵站流道流场预测及优化方法

本发明提出一种基于迁移学习增强的物理信息神经网络的泵站流道流场预测及优化方法，该方法包括构建训练数据集；基于控制方程、流道初始条件和进出口边界构建损失函数；构建物理信息神经网络，其输入为水力设计参数、空间坐标和时间数据，输出为泵站流道流场数据；基于损失函数利用训练数据集通过时间切片迁移学习强化训练物理信息神经网络以得到目标物理信息神经网络模型；确定多个候选水力设计参数，将各候选水力设计参数输入目标物理信息神经网络模型得到对应的候选泵站流道流场数据进而得到候选性能参数；基于性能参数构建目标函数，对目标函数进行求解以得到最优性能参数，最优性能参数对应的候选水力设计参数即为最优候选水力设计参数。