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| 滤料过滤效率的数值预测研究 | |
| 引用本文： | 王智超,吴占松,杨英霞,王亮.滤料过滤效率的数值预测研究[J].应用基础与工程科学学报,2013,21(1):90-96. |
| 作者姓名： | 王智超 吴占松 杨英霞 王亮 |
| 作者单位： | 1. 清华大学热能工程系,北京100084;中国建筑科学研究院,北京100013 2. 清华大学热能工程系,北京,100084 3. 中国建筑科学研究院,北京,100013 |
| 基金项目： | 中国建筑科学研究院应用基金"空气滤料性能试验方法的研究" |
| 摘 要： | 以耐高温滤料过滤效率的试验数据为基础数据,分别采用LS-SVM、RBF神经网络和BP神经网络3种方法,以空气温度、过滤风速、发尘浓度作为输入,过滤效率作为输出训练算法,预测不同测试条件下滤料的过滤效率,并对3种算法的预测结果进行了对比分析.结果表明,采用LS-SVM无论从预测精度还是运行时间上,预测效果都最为理想;LS-SVM的过滤效率预测模型与RBF、BP神经网络相比,平均绝对百分比误差最小,程序运行时间最短. |
| 关 键 词： | 滤料 过滤效率 数值预测 最小二乘向量机 |
Filtration Efficiency Numerical Forecast of Filter Material |
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| WANG Zhichao , WU Zhansong , YANG Yingxia , WANG Liang.Filtration Efficiency Numerical Forecast of Filter Material[J].Journal of Basic Science and Engineering,2013,21(1):90-96. | |
| Authors: | WANG Zhichao WU Zhansong YANG Yingxia WANG Liang |
| Affiliation: | 1.Thermal Engineering of Tsinghua University,Beijing 100084,China;2.China Academy of Building Research,Beijing 100013,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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