[发明专利]基于大数据风格迁移学习的电工装备温度场数值预测方法在审
| 申请号： | 202310344951.X | 申请日： | 2023-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN116341386A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 杨新生;张仁天;陈婧;王子宁;王灵月;徐桂芝 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/096;G06F119/08;G06F111/10 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 付长杰 |
| 地址： | 300401 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明基于大数据风格迁移学习的电工装备温度场数值预测方法，包括如下步骤：在数值仿真软件中建立三种不同复杂程度的电工装备模型；脚本文件控制数值仿真软件创建包含影响因素和温度场分布信息的大数据集；数据处理，将大数据集分为训练集和测试集；构建神经网络模型；风格迁移与训练。本发明提出了一种将Transformer模型与图像风格迁移技术相结合的温度场预测模型，相比于其他温度场预测模型，可以实现并行计算，具有尺度不变性、全局信息掌握能力，避免了随着网络层数增加导致的信息量衰竭。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 风格 迁移 学习 电工 装备 温度场 数值 预测 方法 | ||
【主权项】：
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