基于GA-BP神经网络的土壤-空气换热器换热量预测分析

• 作者: 董江涛 杜震宇
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 日光温室 土壤-空气换热器 GA-BP神经网络 换热量 预测
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 页码范围: 307-314
• 页数: 8页
• 分类号: TK5
• 语种: 中文

摘要

文章对位于太原市一个日光温室内的土壤-空气换热器进行夏季工况试验,获得了不同运行工况下换热管内空气的温度和湿度的分布数据.试验结果表明:土壤-空气换热器具有一定的除湿效果;当换热管长度为17.2 m,换热管内空气流速为2 m/s时,土壤-空气换热器潜热换热量占全热换热量的31.37％,且潜热换热量在全热换热量中的占比随着换热管长度的增加而逐渐降低.文章将得到的试验数据分为训练样本和测试样本,同时,分别基于BP神经网络和GA-BP神经网络建立了土壤-空气换热器换热量的预测模型,并对模拟结果进行对比.模拟结果表明:GA算法对BP神经网络具有较好的优化作用;与基于BP神经网络建立的土壤-空气换热器换热量预测模型相比,基于GA-BP神经网络建立的土壤-空气换热器换热量预测模型的预测精度较高,收敛所需的迭代次数也较少.