典型文献
基于改进BP神经网络的空调水系统管网泄漏诊断方法
文献摘要：
基于梯度下降法的标准BP神经网络往往存在收敛速度慢、稳定性差且易陷入局部极值等问题,为此提出了一种基于L-BFGS算法改进的BP神经网络的空调水系统管网泄漏诊断方法.当系统监测到补水流量超过设定阈值时,系统压力传感器实时监测数据经过一定的数据处理输入管网诊断模型,模型输出即为具体的发生泄漏的管段编号.为了获得训练模型所需的学习样本,使用Dymola系统仿真平台搭建泄漏管网模型,通过该模型即可实现对不同泄漏工况的管网水力仿真.案例结果表明:基于改进BP神经网络的管网泄漏诊断模型在训练中速度和诊断精度两方面的性能表现均显著优于标准BP神经网络模型,该方法能够对空调水系统管网中发生泄漏的管段编号进行准确定位.
文献关键词：
空调水系统管网;泄漏诊断;BP神经网络;L-BFGS算法
中图分类号：
作者姓名：
张宇航;李铮伟
作者机构：
同济大学 机械与能源工程学院,上海 201804
文献出处：
引用格式：
[1]张宇航;李铮伟-.基于改进BP神经网络的空调水系统管网泄漏诊断方法)[J].建筑节能（中英文）,2022(02):9-14,59
A类：
空调水系统管网
B类：
管网泄漏,泄漏诊断,梯度下降法,收敛速度,速度慢,局部极值,BFGS,算法改进,系统监测,补水,水流量,系统压力,压力传感器,诊断模型,模型输出,即为,管段,编号,训练模型,Dymola,系统仿真平台,平台搭建,管网模型,管网水,水力仿真,中速,准确定位
AB值：
0.264829
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