基于物理信息神经网络求解地震波传播方程的方法及系统

本发明涉及地震工程技术领域，提供基于物理信息神经网络求解地震波传播方程的方法及系统，方法包括：确定一维地震波方程的空间域、时间域、初始条件及边界条件；随机抽取初边值坐标点作为训练数据集约束网络，利用拉丁超立方采样生成空间‑时间域配置点以满足偏微分方程约束；建立物理信息神经网络模型，输入空间‑时间坐标后通过自动微分计算方程残差，联合初边值损失与物理残差构建复合损失函数进行训练；提出基于残差的自适应区域采样策略，在训练期间根据配置点平均残差值，对高残差区域重新采样，将新增点与初始配置点融合后迭代优化网络参数。该方法通过动态增强高误差区域采样密度，使预测解的L2相对误差降低一个量级，有效避免网络陷入局部最优，收敛效率显著提升，且无需网格离散或先验数据支撑，为一维地震波波动方程提供了高精度无网格求解方案。