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摘要：本发明公开了一种基于预处理‑预训练PINN的偏微分方程求解方法，涉及偏微分方程求解技术领域，解决了现有技术通过分解子域的方式降低PINN在求解强非线性以及具有高频解问题的复杂度，但未考虑到问题在极端情况下需划分更多的子域，可能会造成提高计算成本的同时降低计算精度的技术问题；本发明通过获取原始问题，并对原始问题进行预处理；利用子域分割策略对长时间尺度进行划分得到若干子域；训练第一个子域，获得并保存前一个子域的模型以及信息数据；引入限制点约束训练后续若干子域；其中，信息数据包括：预测数据和最后时刻的数据；通过优化损失函数输出最终预测解；降低了计算成本的同时提高了计算精度。
主权项：1.一种基于预处理-预训练PINN的偏微分方程求解方法，其特征在于：S1：获取原始方程，对原始方程进行预处理；其中，原始方程存在：强非线性问题和高频解问题；S2：利用子域分割策略对整个时域进行划分得到若干子域；训练第一个子域，获得并保存对应模型以及信息数据；引入限制点约束训练后续若干子域；其中，信息数据包括：预测数据和最后时刻的数据；S3：通过优化损失函数输出最终解。
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百度查询： 安徽工业大学 一种基于预处理-预训练PINN的偏微分方程求解方法
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