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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利基于大模型和加权损失函数的空间场预测方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120317118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510394596.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于大模型和加权损失函数的空间场预测方法、装置及设备是由房方;罗卓童;琚贇;魏乐;张怡;于松源;姚祺;李金泽;吴俊宏设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型和加权损失函数的空间场预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了基于大模型和加权损失函数的空间场预测方法、装置及设备，涉及流体空间场动态预测领域。该方法包括对产生三维流体空间场的对象模型进行非结构化网格划分，并仿真生成不规则网格在多个历史时刻的空间场数据，映射至规则网格中；计算任意两个历史时刻的时序互信息量，保留时序互信息量大于时序依赖度阈值的历史时刻的空间场数据，从而协助构成训练数据集；根据每个规则网格与分析参考线的欧几里得距离确定每个规则网格的权重，获得加权损失函数；根据训练数据集和加权损失函数训练混合卷积网络，构建空间场预测大模型；采用迭代预测机制，获得未来时刻的空间场分布。本申请能提高流体空间场动态预测的精度、效率和适应性。

本发明授权基于大模型和加权损失函数的空间场预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型和加权损失函数的空间场预测方法，其特征在于，包括： 对产生三维流体空间场的对象模型进行非结构化网格划分，获得划分多个不规则网格的对象模型； 利用划分多个不规则网格的对象模型进行三维流体空间场仿真，生成不同控制参数下每个不规则网格在多个历史时刻的空间场数据； 将每个不规则网格在多个历史时刻的空间场数据映射至规则网格中，获得每个规则网格在多个历史时刻的空间场数据； 根据每个规则网格在多个历史时刻的空间场数据，计算每个规则网格在任意两个历史时刻的时序互信息量，并保留时序互信息量大于时序依赖度阈值的历史时刻的空间场数据； 将保留的每个规则网格在预设数量历史时刻的空间场数据与所述控制参数一起作为输入数据，每个规则网格在下一历史时刻的空间场数据作为标签，构成训练数据集；所述预设数量与时序依赖度阈值的数值相等，所述下一历史时刻为预设数量历史时刻中最后一个时刻的下一时刻； 根据每个规则网格与分析参考线的欧几里得距离，确定每个规则网格的权重，并根据每个规则网格的权重获得加权损失函数； 根据所述训练数据集和加权损失函数，训练混合卷积网络，获得空间场预测大模型；所述混合卷积网络包括3D卷积神经网络和自编码器结构卷积网络； 将最新获取的每个规则网格在预设数量历史时刻的空间场数据和控制参数一起输入所述空间场预测大模型，采用迭代预测机制，输出每个规则网格在连续多个未来时刻的空间场数据，并将所有规则网格在每个未来时刻的空间场数据构成每个未来时刻的空间场分布。

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