检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:岳斌 YUE Bin(Taiyuan Thermal Power Group Co.,Ltd.,Taiyuan 030000,China)
机构地区:[1]太原市热力集团有限责任公司,太原030000
出 处:《计算机应用文摘》2025年第8期203-205,共3页
摘 要:为了解决供热调节中反馈速度慢、精度低的问题,文章通过建立贝叶斯优化神经网络模型,并与其他算法进行对比,验证了贝叶斯优化模型(BO-LSTM)在预测性能上的显著优势。同时,通过搭建实验平台,对系统的精度以及整数阶与分数阶PID控制器进行了对比实验,进一步验证了所提方法具有精度高、响应快的优势。In order to solve the problems of slow feedback speed and low accuracy in heating regulation,this article establishes a Bayesian optimization neural network model and compares it with other algorithms to verify the significant advantages of the Bayesian optimization model(BO-LSTM)in predictive performance.At the same time,by building an experimental platform,comparative experiments were conducted on the accuracy of the system and integer order and fractional order PID controllers,further verifying the advantages of the proposed method in high accuracy and fast response.
分 类 号:TU995[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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