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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明涉及地下水渗流管理预测技术领域，具体为一种基于迁移学习和条件嵌入算子理论的地下水渗流预测方法、系统、设备及介质，该方法包括以下步骤：在离线情况下对傅里叶神经算子网络进行训练，通过最小化回归损失得到训练好的傅里叶神经算子网络；利用迁移学习对训练好的傅里叶神经算子网络进行微调，得到自适应傅里叶神经算子网络；采用条件嵌入算子理论更新自适应傅里叶神经算子网络，获得基于CEOD的自适应傅里叶神经算子网络；求解获得预测结果。本发明以基于迁移学习和条件嵌入算子理论代替传统的数值方法和简单的神经网络求解偏微分方程，将傅里叶变换与神经算子结合，利用傅里叶域的快速傅里叶变换来加速偏微分方程中的微分算子求解。
主权项：1.一种基于迁移学习和条件嵌入算子理论的地下水渗流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：根据地下水渗透数据模拟生成渗透系数与水力坡降，获取包含渗透系数与水力坡降的训练数据集；以渗透系数为输入、水力坡降为标签，在离线情况下对傅里叶神经算子网络进行训练，通过最小化回归损失得到训练好的傅里叶神经算子网络；以少量具有真实标签的渗透系数和水力坡降数据为输入，利用迁移学习对训练好的傅里叶神经算子网络进行微调，得到自适应傅里叶神经算子网络；以无标签数据为输入，采用条件嵌入算子理论更新自适应傅里叶神经算子网络，获得基于CEOD的自适应傅里叶神经算子网络；将待测数据导入基于CEOD的自适应傅里叶神经算子网络进行求解，获得预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于迁移学习和条件嵌入算子理论的地下水渗流预测方法、系统、设备及介质
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