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更新时间:2026.04.18
基于RBF网络的变风量空调送风量软测量研究

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房间温度控制是变风量空调系统的重要控制环节之一,而对房间温度进行控制就需要通过末端风阀控制送风量;首先介绍了软测量技术以及RBF神经网络的原理,其次根据以上两种理论,结合影响房间送风量最重要的两个因素:风机变频器控制信号和末端风阀开度,对送风量进行软测量研究;最后,运用MATLAB的神经网络工具箱函数建立软测量模型,对其进行了仿真;仿真结果表明,RBF神经网络相比BP网络其送风量软测量模型具有更高的准确度;因此,在变风量空调运行的过程中,可以利用软测量技术动态监测风量传感器的运行状况,并实现传感器故障状态下对送风量参数的估计。

一种聚类加权支持向量机算法及其在软测量中的应用

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针对支持向量机应用于软测量建模时,工业过程数据中特异点影响建模精度的问题,提出聚类加权支持向量机方法。该方法首先对建模数据进行聚类分析,根据聚类结果,对各类数据的惩罚系数进行相应的加权,改变权值大小既能减小特异点对模型的影响程度,又能将其包含的生产过程信息引入到软测量模型中。聚丙烯熔融指数软测量的实例研究表明,通过对建模数据进行聚类分析和加权处理,聚类加权支持向量机比标准支持向量机建模更准确。

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