РЕФЕРАТИВНА БАЗА ДАНИХ "УКРАЇНІКА НАУКОВА"
Abstract database «Ukrainica Scientific»


Бази даних


Реферативна база даних - результати пошуку


Вид пошуку
Пошуковий запит: (<.>ID=REF-0000789510<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1

Басок Б. І. 
Прогнозування теплового стану повітряно-грунтового теплообмінника із застосуванням штучної нейронної мережі / Б. І. Басок, М. П. Новіцька, О. М. Недбайло, М. В. Ткаченко, І. К. Божко // Енергетика: економіка, технології, екологія. - 2021. - № 2. - С. 95-101. - Бібліогр.: 11 назв. - укp.

Мета роботи - прогнозування теплового стану повітряно-грунтового теплообмінника на основі штучної нейронної мережі. Навчання, тестування та валідація запропонованої моделі базується на експериментальних даних, одержаних в теплофізичній лабораторії Інституту технічної теплофізики НАН України. У даній роботі використано просту нейронну мережу. Як вхідні параметри для нейронної мережі обрано температуру повітря на вході в теплообмінник та його вологість. У даній роботі в розрахунках використовувався MATLAB (R2016a) та модель Левенберга - Маркватта. В моделі був присутній один прихований шар та 10 нейронів. Масив даних, що аналізувався, розбивався у пропорції 70, 15, 15 % для навчання нейронної мережі, її валідації та тестування відповідно. В результаті з'ясовано, що в усіх моделях прогнозування відбувається із прийнятною точністю. Коефіцієнт середньоквадратичного відхилення для всього масиву даних для різних моделей варіюються від 0,105 до <$E2,323~symbol Р roman C>. Максимальна середня абсолютна помилка у відсотках виявилась найбільшою при використанні формул, одержаних із СFD моделі та складала 11,2 %. Мінімальне середнє відхилення прогнозованих даних від експериментально виміряних виявилось в моделі із використанням температури, вологості та температури повітря на виході із повітряно-грунтового теплообмінника за попередню годину і складало 0,02 %. Навчання та тестування запропонованих моделей на основі штучної нейронної мережі є достатньо задовільними, щоб передбачити температуру із врахуванням впливу погодних умов. Штучні нейронні мережі можна використовувати при прогнозуванні теплового стану повітряно-грунтового теплообмінника. Для налаштування таких системи ШНМ потрібні дані, що представляють опис реальної системи.


Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22 + Н113.6

Рубрики:

Шифр НБУВ: Ж22833 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)
  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
 
Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського
Відділ наукового формування національних реферативних ресурсів
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського