[发明专利]一种CO2系统最优排气压力特征变量的确定方法有效
申请号: | 201811174422.5 | 申请日: | 2018-10-09 |
公开(公告)号: | CN109299560B | 公开(公告)日: | 2020-10-27 |
发明(设计)人: | 曹锋;崔策;殷翔;王琳玉 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06N3/12 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 田洲 |
地址: | 710049 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 co2 系统 最优 排气 压力 特征 变量 确定 方法 | ||
1.一种CO2系统最优排气压力特征变量的确定方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步:采集跨临界CO2热泵热水器系统工况测试过程中得到的样本,获得样本数据集;构建效能预测模型,输入为环境温度、蒸发器出口温度、吸气温度、排气温度、水泵进水温度、水泵出水温度、气冷出口温度、蒸发器盘管温度和吸气压力,输出为排气压力;
对数据样本集进行划分,用字母A表示训练集,用于产生竞争模型;用字母B表示检验集;利用外准则来筛选竞争模型有wn=NA+NB,w=A∪B,其中w表示所有数据样本;
第二步:对于第一步中确定的9输入单输出样本数据集,确定参考函数为自变量和因变量的映射关系,并以其子项v1=a0,v2=a1x1,v3=a2x2,……,v55=a54x8x9作为建模网络中的55个初始模型;
第三步:确定外准则的计算公式为:式中yt为第t个实际输出值;为在数据集K上得到的模型估计的第t个输出值,在建模中K取A,B及A∪B=w;
第四步:构建二元线性函数y=axi+bxj作为传递函数产生中间模型并且进行逐层筛选,最终形成最优复杂度模型结构。
2.根据权利要求1所述的一种CO2系统最优排气压力特征变量的确定方法,其特征在于,第四步中,传递函数wk=axi+bxj为第一层中间模型,其中竞争模型个数k的大小和前一层的项数m有关,m=9,则依据公式得表示在第一层由自组织过程自适应产生36个竞争模型,且彼此因所含变量个数、函数结构的差异性而不同;同时在训练集A上估计wk的参数a,b;
中间模型在第一层中间模型地基础上进而搭建第二层的竞争模型;第二层的输入变量与第一层的输出变量wk相等,构建竞争模型的个数为再次通过检测集B对第二层中间模型进行筛选,选中的竞争模型进入第三层;
从第二层开始,在第二选择层产生进入下一层的结构相同的模型数由外准则确定;通过不断产生竞争模型及根据外准则值进行筛选,模型的复杂度不断增加,同时通过计算外准则值提高模型质量;当模型质量无法再次提高时,建模过程停止,最优模型找到;此时检测集上计算的最小拟合方差取得全局最小值。
3.根据权利要求1所述的一种CO2系统最优排气压力特征变量的确定方法,其特征在于,在GMDH算法中加入循环,确保训练集、检验集的不同分割方式,生成含有更多跨临界CO2系统变量的样本组合方式;假定n为训练集的总样本数,从2循环取值到n-1,确保训练集与预测集样本分配比例在同一种样本分布顺序下的完备性。
4.根据权利要求1所述的一种CO2系统最优排气压力特征变量的确定方法,其特征在于,为了比较分析的公平性,确保样本顺序的完备性;统计作为主成份的要素出现次数,预先打乱训练集、检测集样本顺序,将该过程随机进行50次,并在每一次进行过程中,进行GMDH,再统计出每种要素作为主成份的概率;针对每次实验均统计随机50次的实验结果,并取得50次试验的平均值。
5.根据权利要求1所述的一种CO2系统最优排气压力特征变量的确定方法,其特征在于,样本数据集中的样本均为跨临界CO2热泵热水器系统COP稳态下记录的系统运行数据。
6.根据权利要求1所述的一种CO2系统最优排气压力特征变量的确定方法,其特征在于,样本数据集中样本的数量为5000。
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