基于稀疏注意力和物理嵌入的SWMM仿真模型逼近方法

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基于稀疏注意力和物理嵌入的SWMM仿真模型逼近方法
申请号:CN202510018954
申请日期:2025-01-07
公开号:CN119416667B
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于稀疏注意力和物理嵌入的SWMM仿真模型逼近方法,属于仿真建模技术领域,通过稀疏注意力机制有效处理高维时序输入,并嵌入物理约束以确保模型逼近的物理一致性,确保输出结果符合流量守恒与污染物守恒定律,精准逼近SWMM行为;本发明方法中将SWMM的复杂仿真行为替代为高效的深度学习预测模型,显著提升计算效率并确保预测结果的可信性,适用于区域排水优化的实时仿真场景,为区域水文管理提供实时仿真支持。
技术关键词
仿真模型 前馈神经网络 物理 管网参数 深度学习预测模型 污染物迁移规律 编码模块 仿真建模技术 解码模块 多头注意力机制 时间偏移量 数据 仿真场景 静态特征 能量守恒 非线性
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