基于Vision Transformer的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

本申请涉及一种基于Vision Transformer的流场预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质。流场预测模型基于Vision Transformer构建，且包括特征编码层、线性投影层、编码层和解码层，所述方法包括：构建目标叶栅的网格数据，生成目标叶栅对应的仿真流场数据；分别对各网格节点的坐标进行编码处理，得到坐标编码；将各网格节点的坐标编码和工况条件输入至流场预测模型，通过编码层和解码层顺序对一维特征序列进行特征提取处理，得到预测流场数据，并根据预测流场数据与仿真流场数据之间的差异对流场预测模型进行调整，得到训练好的流场预测模型。采用本方法能够提高流场预测效率。