[发明专利]一种基于数据分解的潜艇艏部流场预测方法在审
| 申请号： | 202210654551.4 | 申请日： | 2022-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN115048864A | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 黄桥高;何幸;白靖宜;潘光;施瑶 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06F113/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于数据分解的深度学习潜艇流场预测方法。首先通过Fluent获取大量潜艇艏部水下流场数据；通过滑动平均分解将流场原始数据分解为低频分量和高频分量；其次对所得数据进行预处理，并将数据分为训练集和测试集；然后根据低频高频数据不同特性对其分别进行基于长短时记忆网络预测模型构建，最后将两种模型结果进行叠加得到流场预测结果。相比于直接使用原始数据应用单尺度网络进行预测，本申请提出的基于数据分解应用多尺度网络，能够达到更为精确的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 分解 潜艇 艏部流场 预测 方法 | ||
【主权项】：
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