【摘 要】
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本文针对变频压缩机的功率测量困难,测量误差大等问题,提出了一种仿真测量模型。利用粒子群算法寻找全局最优粒子,用它初始化BP神经网络的阈值和权值,测量变频压缩机的功率。
【基金项目】
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国家自然科学基金(51876070,51576074)资助项目
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本文针对变频压缩机的功率测量困难,测量误差大等问题,提出了一种仿真测量模型。利用粒子群算法寻找全局最优粒子,用它初始化BP神经网络的阈值和权值,测量变频压缩机的功率。本文共建立了3种仿真模进行对比,分别为BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型和PSO-BP神经网络模型,然后分别通过3种模型的内插、蒸发温度外推和冷凝温度外推的测试方法对变频压缩机进行功率测量,对比分析其预测结果的平均相对误差和拟合程度。结果表明:基于粒子群算法优化的BP神经网络模型明显优于其他两个模型,特别是在冷凝温度外推测试中,较其他两
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