基于BP网络及其改进的湿空气状态参数预测

• 作者: 李茜 秦萍
• 来源期刊: 西华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 能环与土木工程
• 页码范围: 83-86
• 页数: 4页
• 分类号: TU831.1
• 字数: 2866字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-159X.2005.03.025

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦萍	西南交通大学机械工程学院	52	463	14.0	19.0
2	李茜	西南交通大学机械工程学院	18	36	4.0	5.0