基于神经网络的家用制冷剂冷凝器压力预测研究
摘要
本文提出了一种基于神经网络的家用制冷剂冷凝器压力预测方法，旨在提升预测精度和计算效率。研究采用TensorFlow框架构建前馈神经网络模型，结合冷却入口温度、冷却流量、环境温度、制冷剂流量和负载等多种特征，对家用冰箱冷凝器的压力进行预测。数据预处理通过标准化技术确保输入一致性，并引入早停法和学习率衰减策略优化模型训练过程。实验结果表明，模型能够有效拟合复杂工况下的压力分布，预测精度达到工程应用的标准。研究通过六边形密度图、折线图与误差带以及损失曲线等多种可视化手段，全面评估模型性能，揭示了数据分布不均和局部偏差问题。为解决低压力区域样本不足及潜在的过拟合现象，提出了数据优化和模型改进建议。本研究不仅为制冷设备的设计和优化提供了数据支持，还验证了神经网络在工程预测领域的应用潜力，为数据驱动方法在制冷系统中的推广提供了理论和实践参考。未来可进一步探索实时预测和模型扩展性，以满足更广泛的工程需求。
引用本文（GB/T 7714）
王民. 基于神经网络的家用制冷剂冷凝器压力预测研究[J]. 自然科学前沿, 2025.
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