基于改进BP神经网络的制冷剂状态参数计算模型

摘要：

针对梯度下降法所存在的主要问题,采用Levenberg-Marquardt优化方法,对BP神经网络进行了改进,在大样本输入下获得了更快的网络收敛速度和更高的逼近精度;建立了基于改进BP神经网络的制冷剂状态参数计算模型,较好地克服了现有的制冷空调装置仿真系统中制冷剂热物性模型的主要缺点;应用所建立的BP神经网络算模型对制冷剂R134a的热力状态参数进行了计算分析,证明了所建立的模型的可靠性.

关键词：制冷空调装置仿真、制冷剂、神经网络

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市应用基础研究基金20027260

在线出版日期：2005-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：43-46