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基于RBF网络的冷却塔运行特性数学模型 被引量:1

Mathematics Model of Cooling Tower Operation Performance Based on RBF Neural Networks
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摘要 对现有的冷却塔运行性能评价方法进行了综述 ,指出其各自存在的问题。采用人工神经网络中相对成熟的RBF网络建立了冷却塔特性的数学模型 ,并与常规的线性和非线性模型进行了比较 ,结果表明采用RBF网络能更准确地反映冷却塔的性能。为评价冷却塔运行性能 ,提供了一种更准确。 A brief description is given of existing appraising methods for the performance of cooling tower and their shortcoming firstly. Then the mathematics model of cooling tower operation performance is given by means of the relative perfect RBF neural networks. Comparing with the usual linearity and non-linearity cooling tower mathematics model, the RBF neural networks mathematics model can more truly reflect cooling tower operation performance. This conclusion is valuable for giving a more true and simple method for appraising the operation performance of cooling tower.
作者 李勇 黄启虎
出处 《汽轮机技术》 北大核心 2002年第1期5-7,共3页 Turbine Technology
关键词 冷却塔 运行性能 RBF网络 数学模型 cooling tower operation performance RBF neural networks
  • 相关文献

参考文献4

  • 1孙增圻等编著..智能控制理论与技术[M].北京:清华大学出版社;南宁,1997:373.
  • 2张家琛编..火电厂仿真[M].北京:水利电力,1994:198.
  • 3赵振国著..冷却塔[M].北京:中国水利水电出版社,1997:442.
  • 4史佑吉主编..冷却塔运行与试验[M].北京:水利电力出版社,1990:313.

同被引文献5

引证文献1

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