一种基于PCA和GA-BP网络的风道加热器建模方法

摘要

一种基于PCA和GA‑BP网络的风道加热器建模方法，包括：步骤1，采集风道加热器运行数据；步骤2，用主成分分析法对预处理后的运行数据降维，提取累计贡献率大于设定阈值的主分量作为输入数据；步骤3，基于BP神经网络构建风道加热器能耗模型；步骤4，利用遗传算法优化风道加热器能耗模型的权值和阈值；步骤5，将输入数据输入至模型中，利用优化后的权值和阈值训练模型，以能耗量为输出数据，基于梯度下降法更新权值和阈值，获得训练好的风道加热器能耗模型预测风道加热器能耗量。结合主成分分析法和遗传算法的BP神经网络，对风道加热器等能耗设备搭建高效率模型，基于实际运行数据，计算风道加热器的能耗量，反映其能耗表征特性。