| 基于BP网络及其改进的湿空气状态参数预测 |
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| 引用本文： | 李茜,秦萍.基于BP网络及其改进的湿空气状态参数预测[J].西华大学学报(自然科学版),2005,24(3):83-86. |
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| 作者姓名： | 李茜 秦萍 |
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| 作者单位： | 1. 西南交通大学机械工程学院,四川,成都,610031;西华大学能源与环境学院,四川,成都,610039
2. 西南交通大学机械工程学院,四川,成都,610031 |
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| 摘 要： | 考虑空调实时控制的需要，利用人工神经网络方法，建立了湿空气状态参数的神经网络预测模型，实现了湿空气状态参数的智能化预测。由于BP模型的计算量大，收敛速度慢等缺点，本文作者提出了三种改进BP模型和RBF模型，以加快收敛速度，提高收敛性。并用实际数据对这几种模型进行了训练，实例证明这些改进模型是有效的、可行的。
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| 关 键 词： | 湿空气状态参数 人工神经网络 BP改进模型 RBF模型 预测 |
| 文章编号： | 1673-159X(2005)03-0083-04 |
| 收稿时间： | 2004-06-11 |
| 修稿时间： | 2004年6月11日 |
Prediction of Psychrometric Properties Based on BP and Its Improved Algorithms |
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| LI Qian,QIN Ping.Prediction of Psychrometric Properties Based on BP and Its Improved Algorithms[J].Journal of Xihua University:Natural Science Edition,2005,24(3):83-86. |
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| Authors: | LI Qian QIN Ping |
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| Abstract: | To satisfy the need of air-conditioning real-time control, neural network prediction models of psychrometric properties were built by the use of artificial neural network texhnology, fulfill the intelligent prediction of psychrometric properties. Because BP model is slow for practical problems, the paper presents three kinds of improved BP models and RBF model which can converge faster. These models are trained usinG real data. The results show that these models are feasible and effective. |
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| Keywords: | psychrometric properties artificial neural network improved BP models RBF model prediction |
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