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《上海市制冷学会2005年学术年会论文集》2005年
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遗传算法神经网络混合算法改进换热器的仿真精度

芮银波  丁国良  吴志刚  
【摘要】:针对目前神经网络在制冷系统仿真应用中,网络训练易陷入局部极小点问题,用遗传算法优化神经网络的连接权,并在遗传进化过程中采取保留最优个体的策略,建立于基于遗传算法和神经网络的混合算法,并应用于换热器仿真软件的精度自校正,实际结果表明, 该算法相对遗传算法高效,相对于神经网络稳定。用于实际仿真计算,修正前的换热量误差最大28.96%,平均11.12%,采用混合算法修正后误差最大4.9%,平均1.0%。

【参考文献】
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【共引文献】
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【相似文献】
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