飞桨多尺度图神经网络预测流场，精速度两不误

人工智能

2023-11-22 14:40:58

数据驱动流场预测：突破 CFD 限制的革命性方法

简介

流场预测在现代工程和科学领域扮演着至关重要的角色，从航空航天设计到环境模拟，无处不在。然而，传统的计算流体力学 (CFD) 仿真方法常常计算量大，耗时较长，难以满足实时预测的需求。

数据驱动的变革

随着深度学习的兴起，数据驱动模型在流场预测中崭露头角。这些模型无需求解复杂的偏微分方程，极大地提高了预测速度。

基于图神经网络的多尺度方法

本文介绍了一种基于多尺度图神经网络的创新流场预测方法。该方法将流场数据表示为一个图，然后利用图神经网络对图中的数据进行学习，建立一个数据驱动模型。这种多尺度方法能够同时捕获流场的局部和全局特征，提高模型的预测精度。

代码示例：

import networkx as nx
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 创建流场图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from(range(100))
for i in range(100):
    for j in range(i + 1, 100):
        G.add_edge(i, j, weight=np.random.uniform(0, 1))

# 构建多尺度图神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.GraphConv(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.GraphConv(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.GraphConv(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])

# 训练和评估模型
X = nx.to_numpy_array(G)
y = np.random.uniform(0, 1, size=100)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)
mse = mean_squared_error(y_test, model.predict(X_test))

# 打印 MSE
print("MSE:", mse)