应用BP神经网络的管式间接-直接复合式蒸发冷却空调机组性能预测
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- 2021-09-19
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为了减少空调机组性能实验的次数,利用已有复合式蒸发冷却空调机组测出的实验数据为训练样本,采用BP神经网络的方法,训练预测了机组混合运行管式间接段和直接段的送风干球温度、湿球温度及热湿交换效率,并和实验测定值进行比较;结果显示:送风干球温度的平均相对误差为1.86%,送风湿球温度的平均相对误差为2.52%,热湿交换效率的平均相对误差为1.47%,验证了BP神经网络在蒸发冷却机组的性能预测中具有很好的适应性,在训练次数大约为1600时,达到了设定的目标精度要求。
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