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基于神经网络法辨识建筑墙体传热系数的研究的综述报告.docx

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基于神经网络法辨识建筑墙体传热系数的研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于神经网络法辨识建筑墙体传热系数的研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于神经网络法辨识建筑墙体传热系数的研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于神经网络法辨识建筑墙体传热系数的研究的综述报告本文基于神经网络法辨识建筑墙体传热系数的研究进行综述,主要包括神经网络法在传热领域的应用、传热系数的研究方法、神经网络模型的建立以及其在建筑墙体传热系数辨识中的应用。通过综合研究不同学者在该领域的研究成果,得出结论:神经网络法在建筑传热系数辨识中具有较高的准确性和可靠性。一、神经网络法在传热领域的应用神经网络法是一个基于多层信息传递和非线性处理的计算模型,能够模拟生物神经系统的学****记忆和分类能力,被广泛应用于模式识别、控制和预测等领域。在传热领域中,神经网络法可用于辨识和预测传热系数、热传递路线、内部流动和传热特性等。二、:传热实验法是一种直接测量传热系数的方法,可以通过测量墙体内外温度和热流密度等参数得出传热系数的大小,但该方法需要大量实验和测量,并且操作复杂、费时费力。:数值模拟法是一种通过计算机模拟墙体内部传热过程的方法,可以通过有限元法、边界元法等进行计算,但该方法需要精确的BoundaryConditions,所以模型的精度很大程度上依赖于BoundaryConditions的准确度。:神经网络法可以通过历史数据对墙体传热系数进行辨识和预测,避免传统方法的繁琐计算和大量数据采集,具有高效、精度高和可靠性好等优势。三、:模型输入包括建筑墙体的几何尺寸、材料参数、室外气象参数等。:模型输出包括墙体传热系数以及其他相关参数。:神经网络模型的结构包括输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层的数量、节点数等参数需要根据实际情况进行设置。:神经网络模型需要进行大量的数据训练和验证,常用的方法包括BP算法、RBF算法、LVQ算法等。四、神经网络在建筑墙体传热系数辨识中的应用在建筑墙体传热系数辨识领域,神经网络法已被广泛应用。例如,曾有学者通过对多组不同条件下的墙体传热系数进行测量和数据处理,建立了神经网络模型,并对其进行训练和验证,得出了较为准确的传热系数预测结果。还有学者通过将神经网络模型与传热实验法相结合,对高层建筑外墙传热系数进行了测量和预测,并取得了较好的预测结果。总之,神经网络法在建筑墙体传热系数辨识领域有着广泛的应用前景和良好的研究价值。通过不断的实践和提高,相信神经网络法将在传热领域发挥出更加重要的作用。