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《基于arima_svm模型的翅片管蒸发器结霜性能预测new》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第43卷第10期上海交通大学学报Vol.43No.102009年10月JOURNALOFSHANGHAIJIAOTONGUNIVERSITYOct.2009文章编号:10062467(2009)10162205+1631基于ARIMASVM模型的翅片管蒸发器结霜性能预测112黄彬彬,谷波,任能(1.上海交通大学制冷与低温工程研究所,上海200240;2.江森自控楼宇设备科技(无锡)有限公司,江苏无锡214028)摘要:针对翅片管蒸发器结霜过程混杂着复杂的线性和非线性特征且测试数据受噪声干扰大,使用单一的模型无法对其性能进行预测的难题,建立了基于求和自回
2、归移动平均(AutoregressiveIntegratedMovingAverage,ARIMA)和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的翅片管蒸发器结霜性能组合预测模型.利用实验数据对模型进行了验证和评估,并与单一ARIMA模型和SVM模型做了对比分析.结果表明,基于ARIMASVM的组合预测模型能兼顾结霜过程的线性和非线性特征,具有良好的预测性能,并能够较精确地预测到翅片管蒸发器性能参数的转向点.关键词:翅片管蒸发器;蒸发器结霜;求和自回归移动平均;支持向量机;混合预测模型;转向点中图分类号:TB65文献标志码:AAHybridARIMAS
3、VMModelonPredictingFinnedTubeEvaporatorPerformanceunderFrostingConditions112HUANGBinbin,GUBo,RENNeng(1.InstituteofRefrigerationandCryogenicsEngineering,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200240,China;2.ASIAEngineeringCenterofBuildingEfficiencyBusiness,JohnsonControls,JiangsuWuxi214028,China
4、)Abstract:Frostgrowthonfinnedtubeevaporatorisaprocesscharacterizedbylinearandnonlinearpatterns,soitishardtopredicttheevaporatorsperformanceunderfrostingconditionsbyindividualpredictionmodels.Inordertosolvethisproblem,ahybridmodelthatexploitstheuniquestrengthoftheautoregressiveintegratedmov
5、ingaverage(ARIMA)modelandthesupportvectormachine(SVM)modelwaspresented.ThehybridmodelwasvalidatedandevaluatedbyexperimentaldataandcomparedwithindividualARIMAandSVMmodels.Theresultsshowthatthehybridpredictionmodelcancapturebothlinearandnonlinearpatternsandhasabetterpredictionperformance,andcan
6、predicttheturningpointsoffinnedtubeevaporatorperformanceparametersrelativelyprecisely.Keywords:finnedtubeevaporator;evaporatorfrosting;autoregressiveintegratedmovingaverage(ARIMA);supportvectormachine(SVM);hybridpredictionmodel;turningpoint收稿日期:20080908基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)项目(G2000026309)作
7、者简介:黄彬彬(1986),男,安徽安庆市人,硕士生,主要从事风机盘管的数字化设计研究工作.谷波(联系人),男,教授,博士生导师,电话(Tel.):02134206260;Email:gubo@sjtu.edu.cn.第10期黄彬彬,等:基于ARIMASVM模型的翅片管蒸发器结霜性能预测1623结霜是翅片管蒸发器运行过程中常见的现象之判断合适的自回归模型的阶数.一.霜的存在削弱了传热,堵塞了空气流通,导致系AIC准则函数为2统运行工况恶化,甚至会造
