大规模流场代理模型的交叉验证训练方法、装置及设备

本申请涉及一种大规模流场代理模型的交叉验证训练方法、装置及设备，该方法包括：确定设计变量范围并进行归一化处理；对设计变量进行递归排列演化实验设计，生成样本点并进行数值仿真，获取流场数据作为流场中各节点的响应值；构建大规模流场中每个节点的代理模型，并基于相同的形状参数计算代理模型对应的基函数矩阵；通过构建仅与形状参数和设计变量相关的第二中间矩阵和仅与节点响应值相关的全局矩阵，计算全流场交叉验证误差平方和，并以最小化该误差平方和为优化目标进行形状参数寻优，直至收敛输出基于最优形状参数的最优代理模型执行流场预测任务。本方法能够实现大规模流场代理模型的快速可靠验证和高效准确的流场预测。