重庆大学学报（自然科学版）
重慶大學學報（自然科學版）
중경대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2005年
2期
43-46
,共4页
制冷空调装置仿真%制冷剂%神经网络
製冷空調裝置倣真%製冷劑%神經網絡
제랭공조장치방진%제랭제%신경망락
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.
針對梯度下降法所存在的主要問題,採用Levenberg-Marquardt優化方法,對BP神經網絡進行瞭改進,在大樣本輸入下穫得瞭更快的網絡收斂速度和更高的逼近精度;建立瞭基于改進BP神經網絡的製冷劑狀態參數計算模型,較好地剋服瞭現有的製冷空調裝置倣真繫統中製冷劑熱物性模型的主要缺點;應用所建立的BP神經網絡算模型對製冷劑R134a的熱力狀態參數進行瞭計算分析,證明瞭所建立的模型的可靠性.
침대제도하강법소존재적주요문제,채용Levenberg-Marquardt우화방법,대BP신경망락진행료개진,재대양본수입하획득료경쾌적망락수렴속도화경고적핍근정도;건립료기우개진BP신경망락적제랭제상태삼수계산모형,교호지극복료현유적제랭공조장치방진계통중제랭제열물성모형적주요결점;응용소건립적BP신경망락산모형대제랭제R134a적열력상태삼수진행료계산분석,증명료소건립적모형적가고성.
