【摘 要】
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CO2水合物作为一种新型的蓄冷介质,具有良好的应用前景。在蓄冷系统中,CO2水合物的生成量对蓄冷量有直接影响,但CO2水合物生成计算较为复杂,进而导致系统蓄冷量的计算同样复
【基金项目】
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国家自然科学基金(50806050)
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CO2水合物作为一种新型的蓄冷介质,具有良好的应用前景。在蓄冷系统中,CO2水合物的生成量对蓄冷量有直接影响,但CO2水合物生成计算较为复杂,进而导致系统蓄冷量的计算同样复杂起来,因此建立能够快速分析和预测系统中水合物生成量的模型具有实际意义。本文介绍了可以解决复杂问题的BP神经网络模型(BP)和灰色关联预测模型[GRM(1,n)],并利用Matlab语言编程建立了GRM(1,n)-BP神经网络组合模型来预测水合物的生成量。本文选取实验系统的数据利用3种模型分别进行了预测,并将3种模型的结果与实验结果进行
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