【摘 要】
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用遗传神经网络预测工质的临界温度,网络的输入参数为分子基团和拓扑指数,输出参数为临界温度。所划分的16个分子基团涵盖了制冷、热泵及有机朗肯循环系统中的大部分工质,所
【机 构】
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天津大学中低温热能高效利用教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51276123,51476110）.
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用遗传神经网络预测工质的临界温度,网络的输入参数为分子基团和拓扑指数,输出参数为临界温度。所划分的16个分子基团涵盖了制冷、热泵及有机朗肯循环系统中的大部分工质,所选拓扑指数能够分辨工质中所有的同分异构体。通过遗传算法优化得到网络结构及初始参数后,由神经网络对工质临界温度进行预测,同时为了提高网络对临界温度预测的泛化能力,将200种工质划分成训练集、验证集及测试集。所得网络能够区分所有的同分异构体,且与实验值相比,各数据集临界温度的平均相对误差分别为1.18%、1.69%、1.28%,表明该网络对工质临界
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