基于PINN的物质输运预测与模型参数反演方法

本发明提供一种基于PINN的物质输运预测与模型参数反演方法，包括以下步骤：构建求解物质输运的偏微分方程组：确定网络结构，使用残差连接网络构建基于PINN的多组分物质输运预测模型；构建损失函数；观测点数据获取；模型输入：包括溶质初始浓度，边界条件，空间域时间域和观测点浓度；模型训练：通过优化算法对多组分物质输运预测模型的损失函数进行优化；在损失函数优化过程中，对模型的偏微分方程组的待求系数采用逐步逼近的方法；模型输出：模型训练完毕后，通过模型输出计算时空域内任意未知任意时间的浓度和偏微分方程组的待求系数。