一种路面温度场参数反演和数据融合方法

本发明公开了一种路面温度场参数反演和数据融合方法，基于热传导理论，建立路面温度场求解偏微分方程；基于插值算法，表征路面温度场的初始条件、边界条件和测点温度；归一化求解域，基于随机采样方法，在路面温度求解域和边界处生成采样点坐标，将采样点坐标作为深度神经网络的输入变量；基于采样点坐标，结合深度神经网络和自动微分算法，得到采样点归一化算子值；结合初始条件和边界条件，融合实测温度数据，通过加权求和法构建深度神经网络的总损失函数；基于梯度下降和总损失函数，开展深度神经网络训练，并根据当前神经网络的偏微分方程损失进行自适应采样，最终实现路面温度场预测。本发明实现路面温度场高精度预测。