管壳式换热器ANN静态预测最优结构分析

摘要：

采用人工神经网络技术(ANN)对连续螺旋折流板换热器的沿程压降进行了辨识及预测,开发了4-3-1型人工神经网络结构及计算程序,人工神经网络的预测结果与实验数据良好.通过固定网络结构,讨论了训练与预测样本比例对网络性能的影响;在网络结构及训练与预测样本比例不变的情况下,讨论隐含层节点对网络性能的影响,对人工神经网络进行了优化计算和分析.计算结果表明:随着学习样本数据的增多,预测精度变高,但是同时由于预测样本变少,神经网络模型的泛化能力变弱;ANN选取的隐含层节点数不能过多,否则会导致训练过度,节点数也不能太少,否则精度会降低.

关键词：人工神经网络、连续螺旋折流板换热器、压降、预测、优化分析

所属期刊栏目：25

分类号：TQ0(一般性问题)

资助基金：国防重点实验室基金51482100204JW0801

在线出版日期：2007-08-06（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：325-328