طريقة تحديد معلمات نموذج وحدات التبريد بالمياه الباردة وتعويض الخطأ المستندة إلى الخوارزمية الجينية والشبكات العصبونية الاصطناعية
摘要
تم استخدام نموذج DOE-2 على نطاق واسع في محاكاة وحدات التبريد بالمياه الباردة. كيفية تحديد معلمات نموذج DOE-2 الخاصة بوحدة تبريد مياه باردة معينة بشكل موثوق بناءً على بيانات المستشعرات المحدودة المُقاسة وتعويض خطأ النموذج لها أهمية كبيرة في سيناريوهات التشغيل الموفرة للطاقة. في الممارسة العملية، بسبب نقص أجهزة الاستشعار وجودة البيانات المنخفضة، يكون التحديد الموثوق لمعلمات نموذج DOE-2 صعبًا. لذلك، يقترح هذا البحث خوارزمية جينية مستندة إلى قاعدة معرفة خارجية وطريقة تعتمد على الشبكات العصبونية الاصطناعية لتحديد معلمات نموذج DOE-2 وتعويض الأخطاء على التوالي. أظهرت النتائج أن الخوارزمية الجينية المستندة إلى قاعدة المعرفة الخارجية يمكنها تقليل زمن تحديد معلمات نموذج DOE-2 بشكل فعال وتحسين دقة التنبؤ للنموذج بشكل ملحوظ. كانت دقة التنبؤ لنموذج DOE-2 بعد تعويض الخطأ أعلى بشكل كبير من النموذج غير المعوض، حيث انخفضت MAE وRMSE وMAPE وCV-RMSE عند التنبؤ بدرجة حرارة مخرج مياه التبريد بمقدار 36.49% و46.00% و33.16% و45.73% على التوالي، وزاد R2 بنسبة 25.75%.
关键词
نمذجة وحدات التبريد بالمياه الباردة;خوارزمية جينية;تحديد المعلمات;شبكات عصبونية اصطناعية;تعويض الخطأ
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website