基于不同神经网络模型的冷凝器两相换热量的研究

高宇博; 胡晓微; 董胜明; 田绅; 王佳文

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基于不同神经网络模型的冷凝器两相换热量的研究

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在混合工质下利用4种神经网络模型(反馈神经网络模型(BP)、遗传神经网络模型(GA-BP)、极限学习机网络模型(ELM)和递归神经网络模型(RNN))预测了板式换热器的换热量(含相变换热).结果显示:热源温度为30、40、50℃时,GA-BP神经网络模型的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)均小于其他3种神经网络模型,且与实际值接近.该结果表明,GA-BP神经网络模型比其他3种神经网络模型更适用于预测板式冷凝器的换热量(含相变换热).

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来源
《延边大学学报：自然科学版》 |2022年第3期|255-260|共6页
作者
高宇博; 胡晓微; 董胜明; 田绅; 王佳文;
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作者单位

天津商业大学机械工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TK112;
关键词
板式冷凝器; 复叠式高温热泵; 遗传神经网络; 反馈神经网络; 极限学习机网络; 递归神经网络;

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