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用BP神经网络辨识直燃式溴化锂机组静态模型
Applying ANN and BP Algorithm to Identify Static Model Construction of the Direct-fired LiBr Absorption Chiller
【摘要】 讨论了直燃式溴化锂机组性能研究的方法 ,指出运用系统辨识方法来研究其特性是一种适合的方法 ;介绍了人工神经网络及其 BP算法 ;运用 BP神经网络方法辩识出它的模型 ,并对该模型进行了验证 ,结果显示该模型具有良好的泛化能力 ,可望应用于对直燃式溴化锂机组的优化设计和控制
【Abstract】 This paper discusses the methodology studying,the performance of the direct fired LiBr absorption chiller,and points out that system identification is a proper method.By using the artificial neural network(ANN) and its BP algorithm,the identification model is set up and validates,and the validation result shows that the model has an excellent ability of generalization and can be expected to be used in optimizing design and control.
【关键词】 直燃式溴化锂机组；
神经网络；
系统辨识；
静态模型；
【Key words】 direct fired LiBr absorption chiller； ANN(artificial neural network)； system identification； static model；
【Key words】 direct fired LiBr absorption chiller； ANN(artificial neural network)； system identification； static model；
【基金】 香港城市大学基础研究基金资助项目 ( 70 0 0 971BST);国家自然科学基金 ( 70 0 4 2 0 1 2 );加拿大CCU IPP基金;湖南省建委研究基金 ( 980 1 -0 0 6 )
- 【文献出处】 湖南大学学报(自然科学版) ,Journal of Hunan University(Naturnal Science) , 编辑部邮箱 ,2000年S3期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】5
- 【下载频次】102