基于遗传神经网络的太阳能集热器仿真研究

【摘要】：提出神经网络和数学模型相结合的方法建立太阳能集热器神经网络模型,并采用遗传算法对太阳能集热器神经网络模型进行优化,用以提高仿真模型的预测精度。在热管式真空管太阳能集热器实验数据的基础上,构建反向传输神经网络模型和遗传算法-反向传播神经网络模型,应用数学模型、反向传输神经网络模型和遗传算法-反向传播神经网络模型进行仿真计算,结果表明遗传算法-反向传播神经网络模型的计算精度高于数学模型和反向传输神经网络模型。同时该建模方法应用于太阳能集热器仿真,既提高了仿真模型的计算精度,又提高了仿真模型的通用性。 【作者单位】： 华北水利水电学院;
【关键词】： 遗传算法 反向传输神经网络 太阳能集热器 预测精度 数学模型
【分类号】：TK513
【正文快照】： 0引言太阳能集热器是太阳能利用器件中重要的组成部件,其仿真模型的建立将有助于整个系统的优化设计,减少实验环节,提高设计效率。目前,虽然国外很多学者基于太阳能集热器流动换热及应用领域的仿真或验证研究[1-8],国内部分学者研究太阳能集热器耦合特性及基于数学模型研究热

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