【摘 要】
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本文提出了一种基于前馈神经网络的焓差试验台故障预测模型,定义了查准率、查全率与F1系数作为模型的评判依据。基于空调焓差试验台的长期运行数据,建立前馈神经网络预测模型
【机 构】
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上海交通大学制冷与低温工程研究所; 上海高效冷却系统工程技术研究中心;
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本文提出了一种基于前馈神经网络的焓差试验台故障预测模型,定义了查准率、查全率与F1系数作为模型的评判依据。基于空调焓差试验台的长期运行数据,建立前馈神经网络预测模型,并采取多种优化策略和方式改进模型。最终基于测试集数据进行性能测试,验证了该模型对焓差试验台故障预测的有效性。在一年多的试验工况下,该模型所预测的焓差试验台故障达到了93.33%的查准率与95.02%的查全率、以及94.14%的F1系数。对焓差试验台使用该模型,可有效预测台架故障,从而采取应对措施,减少试验台架故障导致的损失。
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