应用BP神经网络的管式间接-直接复合式蒸发冷却空调机组性能预测
陈玉英
兰州交通大学环境与市政工程学院,甘肃 兰州,730070
摘要：为了减少空调机组性能实验的次数，利用已有复合式蒸发冷却空调机组测出的实验数据为训练样本，采用BP神经网络的方法，训练预测了机组混合运行管式间接段和直接段的送风干球温度、湿球温度及热湿交换效率，并和实验测定值进行比较；结果显示：送风干球温度的平均相对误差为1．86%，送风湿球温度的平均相对误差为2．52%，热湿交换效率的平均相对误差为1．47%，验证了BP神经网络在蒸发冷却机组的性能预测中具有很好的适应性，在训练次数大约为1600时，达到了设定的目标精度要求。
关键词：蒸发冷却空调机组管式间接段神经网络热湿交换效率
分类号：TU831.2(房屋建筑设备)
论文发表日期：2015-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 18-20,21 )