遗传算法神经网络混合算法改进换热器的仿真精度

来源 :上海市制冷学会二〇〇五年学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：KenBlove

【摘要】

：

本文针对目前神经网络在制冷系统仿真应用中,网络训练易陷入局部极小点问题,用遗传算法优化神经网络的连接权,并在遗传进化过程中采取保留最优个体的策略,建立于基于遗传算法和神经网络的混合算法,并应用于换热器仿真软件的精度自校正的应用中,实际结果表明,该算法相对遗传算法高效,相对于神经网络稳定.用于实际仿真计算,修正前的换热量误差最大28.96﹪,平均11.12﹪,采用混合算法修正后误差最大4.9﹪,平均

【作者】

：

芮银波丁国良吴志刚

【机构】

：

上海交通大学,制冷与低温工程研究所,上海,200030

【出处】

：

上海市制冷学会二〇〇五年学术年会

【发表日期】

：

2005年1期

【关键词】

：

制冷系统换热器遗传算法神经网络

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