基于基团拓扑的遗传神经网络工质临界温度预测

发布时间：2018-03-06 07:11

  本文选题：热力学性质　切入点：临界温度　出处：《化工学报》2016年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：用遗传神经网络预测工质的临界温度,网络的输入参数为分子基团和拓扑指数,输出参数为临界温度。所划分的16个分子基团涵盖了制冷、热泵及有机朗肯循环系统中的大部分工质,所选拓扑指数能够分辨工质中所有的同分异构体。通过遗传算法优化得到网络结构及初始参数后,由神经网络对工质临界温度进行预测,同时为了提高网络对临界温度预测的泛化能力,将200种工质划分成训练集、验证集及测试集。所得网络能够区分所有的同分异构体,且与实验值相比,各数据集临界温度的平均相对误差分别为1.18%、1.69%、1.28%,表明该网络对工质临界温度具有很好的预测能力。
[Abstract]:The critical temperature of working fluid is predicted by genetic neural network. The input parameter of the network is molecular group and topological index, and the output parameter is critical temperature. Most of the working fluids in heat pump and organic Rankine circulatory system, the selected topological index can distinguish all the isomers in the working fluid. After the network structure and initial parameters are optimized by genetic algorithm, The critical temperature of working fluid is predicted by neural network. In order to improve the generalization ability of network to predict critical temperature, 200 kinds of working fluids are divided into training set, verification set and test set. The network can distinguish all isomers. Compared with the experimental data, the average relative error of the critical temperature of each data set is 1.18 and 1.69 and 1.28 respectively, which indicates that the network has a good ability to predict the critical temperature of the working fluid.
【作者单位】： 天津大学中低温热能高效利用教育部重点实验室;
【分类号】：TK123

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本文编号：1573818