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摘要:
结合实际的测试数据,利用神经网络反向传播网络BP算法,辨识出机组的系统模型,对机组的运行特性进行分析,并采用同样的方法对机组的运行费用进行建模和优化.研究结果表明,采用人工神经网络能很好地解决溴化锂机组的建模问题,并可根据模型对机组的运行特性进行分析.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 燃气溴化锂吸收式制冷机运行的模拟及优化
来源期刊 同济大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 燃气吸收式制冷机 神经网络 运行模拟 优化
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 机械、车辆与热能工程
研究方向 页码范围 526-530
页数 5页 分类号 TU831.6
字数 4089字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-374X.2007.04.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王长庆 同济大学楼宇设备工程与管理系 39 658 13.0 25.0
2 贾捷燕 同济大学楼宇设备工程与管理系 2 4 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (36)
参考文献  (2)
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引证文献  (1)
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1997(1)
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2001(1)
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2003(1)
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2007(0)
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2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
燃气吸收式制冷机
神经网络
运行模拟
优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
同济大学学报(自然科学版)
月刊
0253-374X
31-1267/N
大16开
上海四平路1239号
4-260
1956
chi
出版文献量(篇)
6707
总下载数(次)
15
总被引数(次)
105464
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