基于BP神经网络的横流开式空气源换热塔性能预测

• 作者: 康家伟 章立新 高明 陈永保 刘静楠 沈艳 陈金花
• 来源期刊: 建模与仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 空气源换热塔 吸热工况 BP神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TP3

摘要

本文基于BP神经网络预测吸热工况下空气源换热塔的热性能,通过改变空气源换热塔的循环溶液流量、风量和进口溶液温度,记录不同工况下的测量参数,利用BP神经网络处理试验数据。网络采用三层结构,隐含层神经元个数为5个,以溶液流量、溶液进口温度、风量、干球温度和盐球温度为输入参数,空气源换热塔吸热效率为输出值。吸热效率预测值和实测值的相关系数、平均相对误差、均方根误差分别为0.995、1.3775%、6.178 ×10−3。结果表明,BP神经网络可以准确预测空气源换热塔吸热工况下的性能,对空气源换热塔热泵系统的运行和设计有重要意义。