基于主元分析与RBFNN的真空玻璃传热过程预测

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提出一种基于主元分析和RBF神经网络相结合的真空玻璃传热过程预测模型,研究真空玻璃的保温性能.采用主元分析对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为RBF神经网络的输入,既可以减少输入变量的维数,也可以消除各变量之间的相关性,同时又包含原变量的大部分信息.基于主元分析,可对真空玻璃非热源一侧温度进行智能软侧量,提高网络的收敛性和稳定性,仿真结果表明证明此模型的正确性和理论分析的合理性,该方法对具备不同传热系数(U值)的真空玻璃具有良好的自适应性,对接下来研究真空玻璃保温性能智能软测量提供一定的理论基础.
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