东北电力大学学报
東北電力大學學報
동북전력대학학보
JOURNAL OF NORTHEAST DIANLI UNIVERSITY
2014年
2期
1-6
,共6页
张仲彬%李煜%郭进生%李兴灿%许中川%徐志明
張仲彬%李煜%郭進生%李興燦%許中川%徐誌明
장중빈%리욱%곽진생%리흥찬%허중천%서지명
污垢热阻%预测%BP神经网络法%主成分分析
汙垢熱阻%預測%BP神經網絡法%主成分分析
오구열조%예측%BP신경망락법%주성분분석
通过动态监测板式换热器冷却水污垢热阻及影响污垢热阻的松花江水水质参数(如pH值、溶解氧、铁离子、氯离子、细菌总数、浊度、电导率、化学需氧量、碱度和硬度等)变化.采用BP神经网络主成分分析、主成分回归、全要素BP神经网络三种预测方法建立板式换热器污垢热阻预测模型,选取1-15号样本为训练或回归拟合样本,16-20号样本为测试样本,并将三种方法的预测结果进行了对比.结果表明,三种方法均可对板式换热器污垢特性进行有效预测,而基于主成分分析的BP神经网络方法的预测结果误差小,优于另外两种方法.
通過動態鑑測闆式換熱器冷卻水汙垢熱阻及影響汙垢熱阻的鬆花江水水質參數(如pH值、溶解氧、鐵離子、氯離子、細菌總數、濁度、電導率、化學需氧量、堿度和硬度等)變化.採用BP神經網絡主成分分析、主成分迴歸、全要素BP神經網絡三種預測方法建立闆式換熱器汙垢熱阻預測模型,選取1-15號樣本為訓練或迴歸擬閤樣本,16-20號樣本為測試樣本,併將三種方法的預測結果進行瞭對比.結果錶明,三種方法均可對闆式換熱器汙垢特性進行有效預測,而基于主成分分析的BP神經網絡方法的預測結果誤差小,優于另外兩種方法.
통과동태감측판식환열기냉각수오구열조급영향오구열조적송화강수수질삼수(여pH치、용해양、철리자、록리자、세균총수、탁도、전도솔、화학수양량、감도화경도등)변화.채용BP신경망락주성분분석、주성분회귀、전요소BP신경망락삼충예측방법건립판식환열기오구열조예측모형,선취1-15호양본위훈련혹회귀의합양본,16-20호양본위측시양본,병장삼충방법적예측결과진행료대비.결과표명,삼충방법균가대판식환열기오구특성진행유효예측,이기우주성분분석적BP신경망락방법적예측결과오차소,우우령외량충방법.
