典型文献
基于灰色关联分析的BP神经网络对混流闭式冷却塔出水温度的预测
文献摘要：
通过控制变量法对混流闭式冷却塔进行测试,采用灰色关联分析法对影响出水温度的因素进行筛选,将关联度较大的5个因子作为输入参数,进而建立灰色_BP神经网络预测模型,对混流闭式冷却塔的出水温度进行预测.操作参数包括进水温度、湿球温度、补水温度、循环水流量和风量,输出值为出水温度.网络采用三层结构,隐含层神经元数为4个,迭代次数为30000次,使用不涉及训练阶段的实验数据来验证所建立的模型.结果表明,灰色_BP神经网络模型比传统BP神经网络模型的预测结果更加准确,其预测值与实际值的相关系数、平均相对误差、均方根误差,分别为0.9989、0.2934％和0.1529,因而可认为灰色_BP神经网络是预测混流闭式冷却塔出水温度的有效工具.
文献关键词：
混流闭式冷却塔;出水温度;灰色关联分析;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李洪;章立新;任燕;高明;刘婧楠
作者机构：
上海理工大学能源与动力工程学院, 上海市动力工程多相流动与传热重点实验室,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]李洪;章立新;任燕;高明;刘婧楠-.基于灰色关联分析的BP神经网络对混流闭式冷却塔出水温度的预测)[J].计算物理,2022(01):53-59
A类：
混流闭式冷却塔
B类：
出水温度,控制变量法,灰色关联分析法,输入参数,神经网络预测模型,操作参数,进水温度,湿球温度,补水,循环水流量,风量,三层结构,隐含层,迭代次数,训练阶段,平均相对误差
AB值：
0.158962
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