基于BP网络及其改进的湿空气状态参数预测

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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

【作者】

：

李茜秦萍

【机构】

：

西南交通大学机械工程学院,西南交通大学机械工程学院

【出处】

：

西华大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2005年3期

【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 psychrometric properties artificial neural netwo

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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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