中国农学通报
中國農學通報
중국농학통보
CHINESE AGRICULTURAL SCIENCE BULLETIN
2011年
31期
53-57
,共5页
毛竹%导热系数%神经网络%预测
毛竹%導熱繫數%神經網絡%預測
모죽%도열계수%신경망락%예측
为了准确测算一定范围内的毛竹导热系数,同时改进现有的竹材导热系数研究方法,采用激光闪光法精确测量毛竹导热系数值,并以此为基础,建立毛竹导热系数随不同温度和密度变化的神经网络预测模型.由于原始BP算法收敛速度慢,使用Trainlm函数训练神经网络模型,确定了最佳隐层神经元个数,并对该模型的输出预测值进行线性分析及误差分析.实验结果如下:毛竹导热系数神经网络模型具有很高的预测精度,能准确预测一定条件范围内毛竹的导热系数,从而节省了以往常规试验所花费的大量时间和资源.本研究初步揭示了毛竹导热系数随温度、密度等因素的变化关系,为进一步研究毛竹热物理特性提供了理论依据.
為瞭準確測算一定範圍內的毛竹導熱繫數,同時改進現有的竹材導熱繫數研究方法,採用激光閃光法精確測量毛竹導熱繫數值,併以此為基礎,建立毛竹導熱繫數隨不同溫度和密度變化的神經網絡預測模型.由于原始BP算法收斂速度慢,使用Trainlm函數訓練神經網絡模型,確定瞭最佳隱層神經元箇數,併對該模型的輸齣預測值進行線性分析及誤差分析.實驗結果如下:毛竹導熱繫數神經網絡模型具有很高的預測精度,能準確預測一定條件範圍內毛竹的導熱繫數,從而節省瞭以往常規試驗所花費的大量時間和資源.本研究初步揭示瞭毛竹導熱繫數隨溫度、密度等因素的變化關繫,為進一步研究毛竹熱物理特性提供瞭理論依據.
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