公开(公告)号：CN114896891A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210600076.2

申请日：2022-05-27

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 李祎萍 ,  张凯 ,  沈俊祎

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/12 ,  G06F111/06 ,  G06F113/08 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明是针对目前蒸汽供热网络仿真方法存在的模型构建准确性较差的问题，提供了一种基于核极限学习机误差修正的蒸汽仿真计算方法。首先确认采集管道参数及蒸汽参数，分为训练样本用于建立蒸汽水热力耦合仿真模型计算，利用真实管网数据对仿真结果校验得到的误差，作为遗传算法‑核极限学习机误差预测模型的输出样本进行训练。蒸汽热网模型运行时，调用训练好的误差预测模型进行误差预测，从而修正蒸汽管网水热力耦合仿真计算结果，提高蒸汽热网仿真模型的精度。本方法适用于蒸汽供热网络动态仿真，利用供热企业常年累计下的大量管网运行数据，能有针对性优化原始的蒸汽供热网络仿真模型，提高仿真结果精度。

公开(公告)号：CN114971060A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210652780.2

申请日：2022-06-08

Applicant: 中国计量大学 ,  中国烟草总公司郑州烟草研究院

Inventor： 沈俊祎 ,  张凯 ,  史占东 ,  张鹏飞 ,  于千源 ,  杨荣超 ,  曾波 ,  苗芊 ,  张勍 ,  赵航

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于BP神经网络的通风率预测及影响因素分析。所述方法包括：对通风率有影响的环境因素进行选取并构造成BP神经网络训练的数据集、根据构造好的数据集进行BP神经网络的训练和搭建、调用搭建好的BP神经网络对某个环境参数下的通风率进行预测、调用搭建好的BP神经网络对每个环境因素对通风率大小产生的影响进行分析。实验测试结果表明本发明的有益效果为：在原有实验数据的基础上可以快速地对各个环境因素下的通风率大小进行预测，并且克服实验中难以准确控制环境条件的值的缺点，能清晰地显示出各环境因素对通风率的影响程度，预测精度高，适用性强，稳定可靠并且提高了效率。