| 注册
首页|期刊导航|制冷技术|基于平行粒子群优化-反向传播神经网络模型的空调系统故障诊断方法

基于平行粒子群优化-反向传播神经网络模型的空调系统故障诊断方法

张帅 叶琳 丁之劼 茅一峰 陈志杰 晋欣桥 杜志敏

制冷技术2021,Vol.41Issue(4):13-19,81,8.
制冷技术2021,Vol.41Issue(4):13-19,81,8.DOI:10.3969/j.issn.2095-4468.2021.03.103

基于平行粒子群优化-反向传播神经网络模型的空调系统故障诊断方法

Fault Diagnosis Method for Air Conditioning System Based on Parallel Particle Swarm Optimization-Back Propagation Neural Network Model

张帅 1叶琳 2丁之劼 2茅一峰 2陈志杰 1晋欣桥 1杜志敏1

作者信息

  • 1. 上海交通大学制冷与低温工程研究所,上海 200240
  • 2. 中国船舶重工集团公司第七〇四研究所,上海200031
  • 折叠

摘要

关键词

相关性分析/BP神经网络/PSO算法/耦合模型

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

张帅,叶琳,丁之劼,茅一峰,陈志杰,晋欣桥,杜志敏..基于平行粒子群优化-反向传播神经网络模型的空调系统故障诊断方法[J].制冷技术,2021,41(4):13-19,81,8.

基金项目

国家自然科学基金(No.51876119),浦江人才计划(No.17PJD017). (No.51876119)

制冷技术

2095-4468

访问量2
|
下载量0
段落导航相关论文