基于改进遗传算法优化BP神经网络的螺杆式制冷机组能效预测

梅年丰; 严良文; 钱峰峰; 李威; 於鹏; 陈佳乐

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基于改进遗传算法优化BP神经网络的螺杆式制冷机组能效预测

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为提高螺杆式冷水机组能效预测的准确性,本文提出了基于改进遗传算法(IGA)优化BP神经网络的制冷机组能效预测方法,利用供冷负荷、冷冻水流量、冷冻水出水温度、冷却水回水温度与COP 5个参数训练IGA-BP预测模型.本文以某酒店的螺杆式制冷机组为研究对象,利用该方法对机组的能效进行预测,并与标准遗传算法优化BP神经网络的预测结果进行比较,结果表明:改进后的算法计算能力有了很大的提高,SGA-BP预测模型的最大相对误差为6.73％,平均相对误差为2.96％;IGA-BP预测模型的最大相对误差为3.45％,平均相对误差为1.16％.IGA-BP的预测精度得到了较大改善.

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来源
《计量与测试技术》 |2018年第5期|13-16|共4页
作者
梅年丰; 严良文; 钱峰峰; 李威; 於鹏; 陈佳乐;
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作者单位

上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;

上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;

上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;

上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;

上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;

上海大学机电工程与自动化学院,上海200072;

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正文语种 chi
中图分类计量学;
关键词
制冷机组; 能效预测; 改进遗传算法; BP神经网络;

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