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利用人工神经网络对地埋管换热器出口水温的预测

上传时间:2012-12-10 浏览量:25
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全部作者:肖书毅 杨昌智2 禹添 

文献出处:第十八届全国暖通空调制冷学术年会 年份:2012 期数:1

论文摘要:
本文主要内容为,利用人工神经网络对地埋管换热器出口水温的预测,出口水温对热泵的有效操作以及能源节约都至关重要。在系统模拟以及系统识别中,人工神经网络应用广泛。为了训练人工神经网络预测模型,采用有限的实验方法组为训练、测试数据。在此研究中,在输入层里,含有土壤导热系数、埋管方式、钻孔深度、管内水流量、地埋管换热器进口水温、输入热流量的大小及时间;地埋管换热器出口水温在输出层。网络中,反向传播学习三种算法分别为:Levenberg-Marquardt算法(LM),比例共轭梯度算法(SCG)以及动量批梯度下降函数(GDM),同时运用切线非传递函数,从而得出最佳方法。预测结果显示,最合适的演算法以及隐藏神经元的数量为LM-10。训练之后,均方根(RMS)为1%,方差值R2的绝对分数为99.9%,最大COV的变异系数比为25.7%。所以,人工神经网络可以对地埋管换热器出口水温精确预测。

关键词:人工神经网络 地埋管热换器 出口水温 

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