一种Modelica代理模型生成方法、设备和介质

本申请公开了一种Modelica代理模型生成方法、设备和介质，涉及工程仿真技术领域，该方法包括获取Modelica目标模型的初始化参数，并确定初始化参数的取值范围和概率分布；根据初始化参数的取值范围和概率分布，构建训练数据集；构建LSTM神经网络模型，并确定LSTM神经网络模型随机初始化后的网络参数；根据训练数据集，采用MAML算法，对LSTM神经网络模型的网络参数进行训练优化，得到优化后的网络参数；根据优化后的网络参数，构建优化后的元模型；对优化后的元模型进行小样本训练，得到Modelica代理模型。本申请可以有效提升Modelica模型的求解速度，提高建模仿真的效率。