毛竹导热系数的神经网络预测模型

• 作者: 刘帅 吴舒辞 沈学杰
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 农学
• 关键词: 毛竹 导热系数 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2011,（31）
• 所属期刊栏目: 林学-应用研究
• 页码范围: 53-57
• 分类号: S781.9|S781.37
• 字数: 3906字
• 语种: 中文

摘要

为了准确测算一定范围内的毛竹导热系数,同时改进现有的竹材导热系数研究方法,采用激光闪光法精确测量毛竹导热系数值,并以此为基础,建立毛竹导热系数随不同温度和密度变化的神经网络预测模型.由于原始BP算法收敛速度慢,使用Trainlm函数训练神经网络模型,确定了最佳隐层神经元个数,并对该模型的输出预测值进行线性分析及误差分析.实验结果如下:毛竹导热系数神经网络模型具有很高的预测精度,能准确预测一定条件范围内毛竹的导热系数,从而节省了以往常规试验所花费的大量时间和资源.本研究初步揭示了毛竹导热系数随温度、密度等因素的变化关系,为进一步研究毛竹热物理特性提供了理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘帅		23	181	8.0	13.0
2	吴舒辞		36	148	7.0	11.0
3	沈学杰		12	48	5.0	6.0