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摘 要:本发明涉及一种基于机器学习的脉管制冷机工况预测方法及系统,方法包括以下步骤:采集脉管制冷机运行时的工况参数数据,并将工况参数数据分为二个部分:训练数据、检验数据;基于训练数据采用LM优化的反向传播算法搭建工况预测模型,通过迭代的方法不断提高工况预测模型的精度;将检验数据输入到工况预测模型中,并将通过工况预测模型计算得出的预测值和实际测量的数据进行比对,验证工况预测模型的精度;系统包括:数据采集模块、学习训练模块、检验模块。本发明通过采集脉管制冷机运行时的工况参数数据搭建训练学习模型,准确预测较难测量的给定PTC的活塞行程和压力幅值,该方法测量成本低于加装传感器且预测值与实际值偏差较小。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110407253.0 | 专利名称: | 一种基于机器学习的脉管制冷机工况预测方法及系统 |
申请日: | 2021-04-15 | 申请/专利权人 | 苏州大学张家港工业技术研究院,苏州大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省苏州市张家港市华昌路188号沙洲湖科创园B-4幢 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 制冷机搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-22 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN112966399B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |