基于 LM 算法的棒束通道内空泡份额预测模型研究

• 作者: 侯延栋 周云龙 孙斌 李洪伟
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 空泡份额 棒束通道 人工神经网络 LM算法
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 765-770
• 页数: 6页
• 分类号: TH701
• 字数: 3349字
• 语种: 中文

摘要

应用Anklam TM和Byong-JoY的实验数据成功构建了基于LM算法优化的人工神经网络（ANN），用训练成功的ANN对棒束通道内的空泡份额进行预测，并得出了新的空泡份额预测关系式，其预测的均方根误差为7．80％。将ANN的预测结果与Cunningham JP and YehHC模型、KameiA模型、ParanjapeS模型的预测结果进行对比，结果表明：ANN的预测结果优于Cunningham JP and YehHC模型、ParanjapeS模型的预测结果，与KameiA模型的预测结果相近。通过输入变量对输出变量影响的敏感性分析，发现测点轴向距离与当量直径之比Z/DH、质量流密度G、加热棒束的热流密度q对棒束内空泡份额有很大的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周云龙	东北电力大学能源与动力工程学院	298	2173	22.0	30.0
2	孙斌	东北电力大学能源与动力工程学院	125	1172	17.0	28.0
3	李洪伟	东北电力大学能源与动力工程学院	27	138	8.0	11.0
4	侯延栋	东北电力大学能源与动力工程学院	3	15	2.0	3.0