【摘 要】
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提出神经网络和数学模型相结合的方法建立太阳能集热器神经网络模型,并采用遗传算法对太阳能集热器神经网络模型进行优化,用以提高仿真模型的预测精度。在热管式真空管太阳能
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提出神经网络和数学模型相结合的方法建立太阳能集热器神经网络模型,并采用遗传算法对太阳能集热器神经网络模型进行优化,用以提高仿真模型的预测精度。在热管式真空管太阳能集热器实验数据的基础上,构建反向传输神经网络模型和遗传算法-反向传播神经网络模型,应用数学模型、反向传输神经网络模型和遗传算法-反向传播神经网络模型进行仿真计算,结果表明遗传算法-反向传播神经网络模型的计算精度高于数学模型和反向传输神经网络模型。同时该建模方法应用于太阳能集热器仿真,既提高了仿真模型的计算精度,又提高了仿真模型的通用性。
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