【摘 要】
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针对舱内设备温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,提出了一种基于随机向量函数连接（random vector functional link,RVFL）的神经网络方
【基金项目】
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国家重点研发计划专项（2017YFB1201100）
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针对舱内设备温度的变化过程受复杂非线性时变因素的影响而难以用精确数学模型描述的问题,提出了一种基于随机向量函数连接（random vector functional link,RVFL）的神经网络方法,用以建立设备舱传热预测温度模型,通过分析设备舱的传统集总参数模型,得到用于RVFL预测模型的与输出设备温度相关的输入温度变量,并利用滤波算法对变量进行预处理,消除噪声对模型精度带来的负面影响;利用RVFL网络对数据进行训练,建立设备舱温度预测模型。与传统集总参数模型和实验数据进行对比,表明所提模型拟合效果好
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