文献类型：期刊文章

作　　者：张亮[1] 王磊[1] 王元麒[2]

机构地区：[1]海南大学信息科学技术学院南海海洋资源利用国家重点实验室,海口570228 [2]米兰理工大学,意大利米兰20133

出　　处：《真空》

基　　金：国家自然科学基金(61463011);国家重点研发计划课题(2016YFC0700804)

年　　份：2017

卷　　号：54

期　　号：3

起止页码：66-70

语　　种：中文

收录情况：CAS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：提出一种基于主元分析和RBF神经网络相结合的真空玻璃传热过程预测模型,研究真空玻璃的保温性能。采用主元分析对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为RBF神经网络的输入,既可以减少输入变量的维数,也可以消除各变量之间的相关性,同时又包含原变量的大部分信息。基于主元分析,可对真空玻璃非热源一侧温度进行智能软侧量,提高网络的收敛性和稳定性,仿真结果表明证明此模型的正确性和理论分析的合理性,该方法对具备不同传热系数(U值)的真空玻璃具有良好的自适应性,对接下来研究真空玻璃保温性能智能软测量提供一定的理论基础。

关 键 词：主元分析 RBF神经网络 保温性能 智能软测量  

分 类 号：TB771]