| 基于改进BP神经网络的制冷剂状态参数计算模型 |
| |
| 引用本文： | 陈红,何祖威,陈秀环.基于改进BP神经网络的制冷剂状态参数计算模型[J].重庆大学学报(自然科学版),2005,28(2):43-46. |
| |
| 作者姓名： | 陈红 何祖威 陈秀环 |
| |
| 作者单位： | 重庆大学,动力工程学院,重庆,400030;重庆大学,动力工程学院,重庆,400030;重庆大学,动力工程学院,重庆,400030 |
| |
| 基金项目： | 重庆市应用基础研究基金 |
| |
| 摘 要： | 针对梯度下降法所存在的主要问题,采用Levenberg-Marquardt优化方法,对BP神经网络进行了改进,在大样本输入下获得了更快的网络收敛速度和更高的逼近精度;建立了基于改进BP神经网络的制冷剂状态参数计算模型,较好地克服了现有的制冷空调装置仿真系统中制冷剂热物性模型的主要缺点;应用所建立的BP神经网络算模型对制冷剂R134a的热力状态参数进行了计算分析,证明了所建立的模型的可靠性.
|
| 关 键 词： | 制冷空调装置仿真 制冷剂 神经网络 |
| 文章编号： | 1000-582X(2005)02-0043-04 |
| 修稿时间： | 2004年9月20日 |
Calculation Model Based on Improved BP Network of Refrigerant State Parameters |
| |
| CHEN Hong,HE Zu-wei,CHEN Xiu-huan.Calculation Model Based on Improved BP Network of Refrigerant State Parameters[J].Journal of Chongqing University(Natural Science Edition),2005,28(2):43-46. |
| |
| Authors: | CHEN Hong HE Zu-wei CHEN Xiu-huan |
| |
| Abstract: | BP network is improved by using Levenberg-Marquardt optimization method. Under large swatch input circumstance, more fast network constringency speed and more highly approach precision are obtained. Calculation model based on improved BP neural network of refrigerant state parameters is established. The main defect of refrigerant hot ties of matter model in existing refrigeration and air-conditioning appliances simulation system is overcome. |
| |
| Keywords: | simulation of refrigeration and air-conditioning appliances refrigerant neural network |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《重庆大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《重庆大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 |
