【摘 要】
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阐释环境条件下LNG空温式气化器动态耦合传热机理,针对传热过程的时变性、非线性及多因素影响性,提出利用机器学习对LNG空温式气化器的天然气出口温度进行预测。通过阐述最小
【机 构】
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哈尔滨工业大学建筑学院,寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室
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阐释环境条件下LNG空温式气化器动态耦合传热机理,针对传热过程的时变性、非线性及多因素影响性,提出利用机器学习对LNG空温式气化器的天然气出口温度进行预测。通过阐述最小二乘支持向量机的基本原理,指出最小二乘支持向量机模型的精度在于输入向量、惩罚因子和核函数的选取。基于厂站实测数据对模型的输入向量进行分析,得到输入向量为环境温度、运行时间、太阳辐射照度以及一段时间内的天然气出口温度实际监测值。采用粒子群优化算法对惩罚因子及核函数中的相关参数进行参数优化,通过均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差和最大绝对误
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