基于广义回归神经网络的污垢热阻预测

• 作者: 张春波 曹生现 王久生 苏涛
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 换热器管 水质参数 污垢热阻 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（34）
• 所属期刊栏目: 能源与动力工程
• 页码范围: 169-173
• 页数: 5页
• 分类号: TK172.4
• 字数: 2726字
• 语种: 中文

摘要

在生产中,换热器受到污垢沉积的影响较大.为了研究污垢在换热设备中的变化趋势,实验模拟了金属-水-蒸气体系下的换热器动态循环系统,测量了流经换热管中冷却水的各种水质参数,并结合实验数据,建立了基于广义回归神经网络( generalized regression neural network, GRNN)的换热管污垢热阻预测模型.通过交叉验证确定了最佳平滑系数为0. 2,预测样本与实测样本具有较高的拟合精度,其相对误差最大为8. 91,符合工程要求,证明该方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹生现	东北电力大学自动化工程学院	65	269	10.0	14.0
2	王久生		9	15	3.0	3.0
3	张春波		5	8	2.0	2.0
4	苏涛	东北电力大学自动化工程学院	1	0	0.0	0.0