基于生成对抗网络的地下洞室有害气体扩散快速预测方法

本发明公开了基于生成对抗网络的地下洞室有害气体扩散快速预测方法，本发明的方法包括建立地下洞室的三维几何模型，并通过计算流体力学CFD方法进行污染物扩散的数值模拟得到仿真结果；提取关键参数数据，基于Pix2Pix架构改进生成对抗网络模型；在改进的生成对抗网络模型训练中，利用关键数据集对生成器进行预训练，再与判别器联合训练优化GAN；优化损失函数，加入感知损失和特征匹配损失；利用训练好的改进的生成对抗网络模型预测污染物浓度分布，以得到污染物浓度分布的高分辨率二维图像的预测结果。本发明通过集成CFD数值模拟和机器学习算法，优化污染物扩散预测的流程，实现对地下厂房施工期间污染物扩散的快速、准确预测。