基于物理信息图神经网络的室内温度场预测方法及系统

本文提供了一种基于物理信息图神经网络的室内温度场预测方法及系统，方法包括：利用温度场仿真模型，获取基于预设时间间隔的多个室内流场数据；对室内的流场数据进行图结构转化，得到多个图结构数据；利用图神经网络模型中的编码器对每个图结构数据进行特征提取，获取每个图结构数据中节点和边的特征向量；利用图神经网络模型中的处理器对多个图结构数据中节点和边的特征向量进行动态特征处理，得到室内流场的时空动态变化数据；利用图神经网络模型中的解码器对室内流场的时空动态变化数据进行映射处理，以得到室内下一时刻的温度变化情况，本文能提高室内温度场预测的准确性。