基于过程神经网络的热平衡温度预测研究
基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究
基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究近年来，全球气候变化成为了全世界人们关注的焦点。
全球气温的变化对人类社会和自然环境都有着巨大的影响。
准确预测全球气温的变化越来越受到人们的关注。
本文将基于灰色预测与BP神经网络方法，对全球气温的变化进行预测和研究。
我们需要收集全球气温的历史数据，以了解全球气温的变化趋势。
然后利用灰色预测模型对全球气温进行初步预测。
灰色预测是一种建立在少量数据基础上的预测方法，适合用于时间序列数据的预测。
它可以通过对数据的累加和歧义进行处理，从而得到更加准确的预测结果。
然后，我们将使用BP神经网络对全球气温进行进一步预测。
BP神经网络是一种常用的预测模型，它可以通过训练得到最优的权重和偏置，从而提高预测的准确性。
我们将利用历史数据来训练BP神经网络，并将其用于预测未来的全球气温变化。
在进行全球气温的预测时，我们需要考虑许多因素，如大气环境、地球自转速度、地球表面温度变化等。
在建立模型时，我们需要考虑这些因素，并将其纳入预测模型中。
通过对这些因素的综合考虑，我们可以得到更加准确的全球气温预测结果。
在进行实验时，我们需要将数据分为训练集和测试集。
通过使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行模型验证，我们可以评估模型的预测效果。
通过对模型的不断优化和调整，我们可以得到更加准确的全球气温预测模型。
在进行全球气温预测时，我们还需要考虑不确定性的因素，如自然灾害、人为干扰等。
这些不确定性因素可能对全球气温的变化产生重要影响。
在进行预测时，我们需要对这些不确定因素进行分析和处理，以提高预测的准确性。
基于灰色预测与BP神经网络的全球气温预测研究将有助于我们了解全球气温的变化趋势，并为我们提供准确的全球气温预测结果。
这对我们对气候变化的研究和应对有着重要的意义。
希望本文的研究结果能为全球气温预测提供一定的参考和借鉴。
基于GA-BP神经网络的温室温度预测研究
第１３卷㊀第９期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．９㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年９月㊀Ｓｅｐ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０９－０１６８－０４中图分类号：Ｓ６２５；ＴＰ１８３文献标志码：Ａ基于ＧＡ－ＢＰ神经网络的温室温度预测研究李其操，董自健（江苏海洋大学电子工程学院，江苏连云港２２２００５）摘㊀要：温度对于温室内作物的生长起着重要的作用，为了更精准的管理和控制温室内的温度，提出了基于遗传算法优化的ＢＰ神经网络预测模型（ＧＡ－ＢＰ），对温室内温度进行预测㊂本文利用遗传算法对ＢＰ神经网络的权值和阈值进行优化，使模型避免出现局部最优，有效改善了传统ＢＰ神经网络预测模型的性能，使预测出的温度更加精准㊂实验证明，选择隐藏层节点数为７时，ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型的预测结果最佳，平均绝对误差（ＭＡＥ）㊁均方误差（ＭＳＥ）和平均绝对百分比误差（ＭＡＰＥ）分别为０．４４１㊁０．２７６㊁０．５２５㊂与传统ＢＰ神经网络预测模型相比分别提升了１３．２％㊁３８．４％㊁２１．５％㊂关键词：遗传算法；ＢＰ神经网络；温室温度；预测模型ＧｒｅｅｎｈｏｕｓｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＧＡ－ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋＬＩＱｉｃａｏ，ＤＯＮＧＺｉｊｉａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＪｉａｎｇｓｕＯｃｅａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＬｉａｎｙｕｎｇａｎｇＪｉａｎｇｓｕ２２２００５，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆｃｒｏｐｓｉｎｔｈｅｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍａｎａｇｅａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ａｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ－ｏｐｔｉｍｉｚｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ（ＧＡ－ＢＰ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｎｔｈｅｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｏｆｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｓｏｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌａｖｏｉｄｓｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｍａｋｅｓｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｗｈｅｎｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｈｉｄｄｅｎｌａｙｅｒｎｏｄｅｓｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄｔｏｂｅ７，ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｅＧＡ－ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｔｈｅｂｅｓｔ，ａｎｄｔｈｅｍｅａｎａｂｓｏｌｕｔｅｅｒｒｏｒ（ＭＡＥ），ｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ（ＭＳＥ）ａｎｄｍｅａｎａｂｓｏｌｕｔｅｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｅｒｒｏｒ（ＭＡＰＥ）ａｒｅ０．４４１，０．２７６，ａｎｄ０．５２５ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ｉｔｈａｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ１３．２％，３８．４％，ａｎｄ２１．５％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ作者简介：李其操（１９９７－），男，硕士研究生，主要研究方向：农业物联网；董自健（１９７３－），男，博士，教授，主要研究方向：检测与控制㊁通信技术㊂通讯作者：董自健㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｄｚｊｉａｎ＠１２６．ｃｏｍ收稿日期：２０２２－１０－２００㊀引㊀言中国是排在世界前列的农业生产大国，温室的面积占据着世界首位㊂温室内的环境因素对于作物的生长有着至关重要的影响［１－２］㊂目前，温室的调控方式大多是凭借工人的生产经验，通过获得的传感器数据，进行预判性的调控㊂因此，能够精准的预测出温室内的温度情况，对温室调控系统有很大的帮助㊂近年来，许多学者提出了针对温度预测的方法㊂如：左志宇［３］提出采用时序分析法建立温度预测模型的方法；徐意［４］构建了基于ＲＢＦ神经网络的温室温度预测模型；徐宇［５］构建了基于复数神经网络的温室温度预测模型；王红君［６］利用贝叶斯正则化算法对ＢＰ神经网络进行改进，降低了影响温度的因子之间的耦合度等㊂但是，上述预测模型都容易出现陷入局部最优的情况㊂因此，本文利用遗传算法，对ＢＰ神经网络的初始权值和阈值进行优化，使预测模型避免出现局部最优的情况，从而对温室内温度进行更精准的预测㊂１㊀ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型的构建１．１㊀ＢＰ神经网络ＢＰ神经网络的主要思想是：训练数据通过前馈网络训练后得到输出数据，将输出数据与期望数据进行对比得到误差，反向传播网络将得到的误差反向输入输出层，对网络的连接权值和阈值进行反复训练，缩小网络输出和期望输出之间的误差㊂输入㊁输出层为单层结构，而隐藏层可以是单层或多层㊂输入层㊁隐藏层㊁输出层之间的神经元都是相互连接的，为全连接㊂ＢＰ神经网络结构如图１所示㊂uy输入层节点隐藏层节点输出层节点图１㊀ＢＰ神经网络结构图Ｆｉｇ．１㊀ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ㊀㊀假设输入层节点数为ｎ，隐藏层节点数为ｌ，输出层节点数为ｍ，输入层到隐藏层的权重为ωｉｊ，隐藏层到输出层的权重为ωｊｋ，输入层到隐藏层的阈值为ａｊ，隐藏层到输出层的阈值为ｂｋ，学习速率为η，激励函数为ｇ（ｘ）㊂其中，激励函数为ｇ（ｘ）取ｓｉｇｍｏｉｄ函数㊂形式如式（１）所示：ｇｘ()＝１１＋ｅ－ｘ（１）㊀㊀隐藏层的输出如式（２）所示：Ｈｊ＝ｇðｎｉ＝１ωｉｊｘｉ＋ａｊ()（２）㊀㊀输出层的输出如式（３）所示：Ｏｋ＝ðｌｊ＝１Ｈｊωｊｋ＋ｂｋ（３）㊀㊀网络误差如式（４）所示：ｅｋ＝Ｙｋ－Ｏｋ（４）㊀㊀其中，Ｙｋ为期望输出㊂输入层到隐藏层权值的更新公式如式（５）所示：㊀㊀ωｉｊ＝ωｉｊ＋ηＨｊ１－Ｈｊ()ｘｉðｍｋ＝１ωｊｋｅｋ（５）隐藏层到输出层权值的更新公式如式（６）所示：ωｊｋ＝ωｊｋ＋ηＨｊｅｋ（６）㊀㊀隐藏层节点阈值的更新公式如式（７）所示：ａｊ＝ａｊ＋ηＨｊ１－Ｈｊ()ðｍｋ＝１ωｊｋｅｋ（７）㊀㊀输出层节点阈值的更新公式如式（８）所示：ｂｋ＝ｂｋ＋ηｅｋ（８）㊀㊀由于ＢＰ神经网络的初始连接权值和阈值是随机选定，可能会使网络陷入局部极值，权值收敛到局部最小值，从而出现网络训练失败，模型的预测精度不高的结果㊂因此，本文采用遗传算法对ＢＰ神经网络进行优化，得到权值和阈值的最优解，使模型能够更高效的训练和更精准的预测㊂１．２㊀遗传算法（１）初始化种群㊂种群中的个体由ＢＰ神经网络中输入层到隐藏层的权值㊁隐藏层的阈值㊁隐藏层到输出层的权值和输出层的阈值编码而成㊂（２）适应度函数㊂适应度函数用于表明ＢＰ神经网络中权值和阈值的优劣性，个体适应度值为训练数据预测误差绝对值之和㊂适应度函数的计算公式如式（９）所示：Ｆｉ＝ｋðｎｉ＝１ａｂｓｙｉ－ｏｉ()()（９）式中：ｋ为系数，ｎ为神经网络输出节点数量，ｙｉ为神经网络第ｉ个节点的期望输出，ｏｉ为神经网络第ｉ个节点的预测输出㊂（３）选择操作㊂选择操作从旧群体中以一定概率选择优良个体组成新的种群，以繁殖得到下一代个体，本文采用轮盘赌法，每个个体ｉ被选择的概率ｐｉ如式（１０）所示：ｐｉ＝ＦｉðＮｊ＝１Ｆｉ（１０）式中：Ｎ为种群规模，Ｆｉ为第ｉ个个体适应度值㊂（４）交叉操作㊂交叉操作是指从种群中随机选择两个个体，通过两个染色体的交换组合，把父串的优秀特征遗传给子串，从而产生新的优秀个体，由于个体采用实数编码，所以交叉操作采用实数交叉法［７］㊂第ｊ个个体Ｓｊ和ｋ个个体Ｓｋ在ｉ位的交叉过程如式（１１）所示：Ｓｊ，ｉ＝Ｓｊ，ｉ１－ｂ()＋Ｓｋ，ｉ㊃ｂＳｋ，ｉ＝Ｓｋ，ｉ１－ｂ()＋Ｓｊ，ｉ㊃ｂ{（１１）式中ｂ为［０，１］区间内的随机数㊂（５）变异操作㊂为了防止遗传算法在优化过程中陷入局部最优解，在搜索过程中，需要对个体进行变异㊂经过交叉操作后得到新的染色体后，随机选择染色体上的若干个基因，将这若干个基因的值进行随机修改，从而更新了染色体的基因，突破了搜索的限制，更有利于获取全局最优解［８］㊂选择第ｉ个９６１第９期李其操，等：基于ＧＡ－ＢＰ神经网络的温室温度预测研究个体的第ｊ个基因ａｉｊ进行变异，操作过程如式（１２）㊁式（１３）所示：ａｉｊ＝ａｉｊ＋ａｍａｘ－ａｉｊ()㊃ｆｓ()ｒ＞０．５ａｉｊ－ａｉｊ－ａｍｉｎ()㊃ｆｓ()ｒɤ０．５{（１２）ｆｓ()＝ｒ１－ｓＧｍａｘæèçöø÷（１３）式中：ａｍａｘ㊁ａｍｉｎ分别是个体ｉ的最大值和最小值，ｓ是迭代次数，Ｇｍａｘ是最大进化次数，ｒ为［０，１］区间内的随机数㊂１．３㊀ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型由遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ＧＡ）优化部分和ＢＰ神经网络两部分组成㊂由于种群中的每个个体都包含了ＢＰ神经网络的初始权值和阈值，遗传算法部分的作用是优化ＢＰ神经网络的权值和阈值㊂通过计算ＢＰ神经网络的误差，得到个体适应度值㊂经过遗传算法的选择㊁交叉和变异操作找到最优适应度值的个体㊂对最优个体进行解码，得到权值和阈值，赋值给ＢＰ神经网络，再使用反向传播进行训练㊂ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型的执行过程如图２所示㊂输出预测结果满足终止条件更新权值和阈值计算误差获取最优权值和阈值确定B P 神经网络初始权值和阈值满足终止条件选择、交叉、变异计算适应度值初始化种群对权值和阈值编码YNNY图２㊀遗传算法优化ＢＰ神经网络流程图Ｆｉｇ．２㊀ＦｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ２㊀实验与结果分析２．１㊀样本数据采集本文实验数据采集自连云港赣榆葡萄园第６号温室，选用温度㊁湿度㊁二氧化碳浓度㊁土壤氮含量㊁土壤磷含量和土壤钾含量作为样本数据㊂每１５ｍｉｎ采集一次数据，共采集了２２９２组样本数据㊂为了实验测试更方便，本文选用其中２０００组数据，并将前８０％的样本数据作为训练样本，剩余的２０％样本数据作为测试样本㊂部分样本数据见表１㊂表１㊀部分样本数据Ｔａｂ．１㊀Ｐａｒｔｉａｌｓａｍｐｌｅｄａｔａ日期时间温度／ħ湿度／％二氧化碳浓度／（ｐｐｍ）土壤氮含量／％土壤磷含量／％土壤钾含量／％２０２２／８／２１１８：４０：３８２８．２８７３６１２５．２２６７０２０２２／８／２１１９：１９：４１２７．８８６３５９２５．２２５７０２０２２／８／２１１９：３４：５５２７．８８６３６０２５．１２６７０２０２２／８／２１１９：５０：１０２７．６８６３５９２５．２２５７０２０２２／８／２１２０：０５：２４２７．６８６３５８２５．２２５７０２０２２／８／２１２０：２０：３９２７．５８６３５８２５．２２５６８２．２㊀模型参数设定２．２．１㊀ＢＰ神经网络结构根据所获得的样本数据，将输入层节点设定为５，即５个特征，分别为湿度㊁二氧化碳浓度㊁土壤氮含量㊁土壤磷含量和土壤钾含量数据；输出层节点为１个，特征为温度数据；通过试凑法确定隐藏层节点为７个㊂因此，ＢＰ神经网络的结构为５－７－１㊂２．２．２㊀遗传算法参数设定由于过多的迭代次数会影响模型的训练效率，且适应度曲线在迭代５０次后的变化幅度不大，因此本实验将进化迭代次数设定为５０次，种群规模为３０，交叉概率为０．３，变异概率为０．１㊂图３为遗传算法的适应度曲线㊂10410310210110099980102030405060进化代数适应度平均适应度适应度曲线终止代数=50图３㊀遗传算法适应度曲线Ｆｉｇ．３㊀Ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｉｔｎｅｓｓｃｕｒｖｅ０７１智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀２．３㊀模型评价标准为了评定预测模型的性能，本文以平均绝对误差（ＭＡＥ）㊁均方误差（ＭＳＥ）和平均绝对百分比误差（ＭＡＰＥ）作为评判预测模型性能优劣的标准㊂各评估误差指标的计算公式如式（１４） 式（１６）所示：ＭＡＥ＝１ｎðｎｉ＝１ｙ＾ｉ－ｙｉ（１４）ＭＳＥ＝１ｎðｎｉ＝１ｙ＾ｉ－ｙｉ()２（１５）ＭＡＰＥ＝１ｎðｎｉ＝１ｙ＾ｉ－ｙｉｙｉ（１６）式中：ｙ＾ｉ为模型的预测值，ｙｉ为真实值，ｎ为样本数㊂所得的值越小，则模型的性能越优异㊂２．４㊀预测结果及分析通过ＭＡＴＬＡＢ软件对ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型和传统ＢＰ神经网络预测模型进行验证，得到的预测对比结果如图４所示㊂预测结果实际值282726252423222120050100150200250300350400样本编号温度（ａ）ＧＡ－ＢＰ网络预测输出预测结果实际值282726252423222120050100150200250300350400样本编号温度（ｂ）ＢＰ网络预测输出图４㊀ＧＡ－ＢＰ与ＢＰ训练效果对比图Ｆｉｇ．４㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＧＡ－ＢＰａｎｄＢＰｔｒａｉｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔｓ㊀㊀由图４可知，ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型与传统ＢＰ神经网络预测模型相比，ＧＡ－ＢＰ的预测效果更优，预测结果更贴近实际值㊂评价结果见表２㊂可以看出，ＧＡ－ＢＰ预测模型的各项误差指标均小于传统ＢＰ预测模型㊂实验证明，ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型具有更好的预测效果㊂表２㊀模型的评价指标对比Ｔａｂ．２㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｓ评价指标ＧＡ－ＢＰＢＰＭＡＥ０．４４１０．５０８ＭＳＥ０．２７６０．４４８ＲＭＳＥ０．５２５０．６６９３㊀结束语本文以温室内湿度㊁二氧化碳浓度和土壤氮磷钾含量与温度有关的影响因子作为输入量，以温度作为输出量，通过遗传算法优化ＢＰ神经网络的权值和阈值，构建了ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型㊂实验证明，ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型能够更精准的进行温室内温度预测，对于温室管理有一定的参考价值㊂参考文献［１］王军伟．苏北地区日光温室构型优化㊁室内温湿度分析及应用效果初探［Ｄ］．南京：南京农业大学，２０１５．［２］王克安，李絮花，吕晓惠，等．不同结构日光温室温湿度变化规律及其对番茄产量和病害的影响［Ｊ］．山东农业科学，２０１１，２３５（３）：３３－３６．［３］左志宇，毛罕平，张晓东，等．基于时序分析法的温室温度预测模型［Ｊ］．农业机械学报，２０１０，４１（１１）：１７３－１７７，１８２．［４］徐意，项美晶．基于ＲＢＦ神经网络的温室温度调控研究［Ｊ］．农机化研究，２０１０，３２（３）：７４－７６．［５］徐宇，冀荣华．基于复数神经网络的智能温室温度预测研究［Ｊ］．中国农机化学报，２０１９，４０（４）：１７４－１７８．［６］王红君，史丽荣，赵辉，等．基于贝叶斯正则化ＢＰ神经网络的日光温室温度预测模型［Ｊ］．湖北农业科学，２０１５，５４（１７）：４３００－４３０３．［７］曹雪丽．配送中心订单分批处理随机服务系统模型与优化研究［Ｄ］．北京：北京物资学院，２０１２．［８］高基旭，王珺．一种基于遗传算法的多边缘协同计算卸载方案［Ｊ］．计算机科学，２０２１，４８（１）：７２－８０．１７１第９期李其操，等：基于ＧＡ－ＢＰ神经网络的温室温度预测研究。
基于神经网络的温室温度控制系统设计
基于神经网络的温室温度控制系统设计温室是一种特殊的环境，它可以在不同的气候条件下提供一个稳定的种植环境。
在温室中，对于温度的控制是至关重要的。
通过控制温室的温度，可以提升温室种植的效率，从而获得更高的产量和更好的品质。
基于神经网络的温室温度控制系统是一种新的温度控制方法。
该系统使用神经网络作为温度控制器，能够根据不同的温度数据实时调整温度的控制。
神经网络是一种可以学习的函数逼近器，它可以根据输入输出的关系自适应地调整网络的参数，从而实现对于未知输入数据的预测。
在温室温度控制系统中，神经网络将温度数据作为输入，输出调节器的控制信号，控制温度的变化。
在温室中，有许多影响温度的因素，例如温室的结构、气候变化、日照时长等。
这些因素都需要考虑在内，以确保温室的温度控制效果。
针对这些因素，我们可以将温室的温度控制问题视为一个多因果关系的问题。
通过采集温室内外的温度数据，以及其他影响因素的数据，可以建立一个多变量的神经网络模型。
在神经网络模型中，我们可以采用多层感知机（MLP）结构。
在该结构中，输入层接收温度、湿度、光照等环境数据，并将其转化为一个向量。
隐含层通过反向传播算法学习环境因素与温度调节器控制信号之间的关系，最终输出一个调节器控制信号，调节温度。
然而，神经网络模型的构建并不是一件容易的事情。
我们需要对数据进行预处理和特征提取，以有效地训练神经网络。
同时，为了提高模型的鲁棒性和泛化性，还需要进行模型局部最优解的避免和过拟合的防范。
为了解决这些问题，我们可以采用一些优化算法和数据预处理技术。
例如，可以使用遗传算法来优化神经网络的结构和参数，采用滚动学习方法逐渐适应温室环境变化。
同时，还可以加入数据预测模型来提高神经网络模型的预测性能。
基于神经网络的温室温度控制系统具有很强的实时性和适应性。
它可以根据环境变化实时调整温度控制信号，避免了传统的控制方法中需要手动调节的问题。
同时，由于神经网络具有很强的泛化能力，它还能够适应不同的温室环境和不同的作物种植需求。
基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究
基于循环神经网络的欧亚中高纬夏季极端高温年代际预测模型研究作者：索朗多旦黄艳艳陈雨豪王会军来源：《大气科学学报》2024年第02期摘要近幾十年来频繁发生的极端高温事件严重威胁着自然生态系统、社会经济发展和人类生命安全。
针对生态环境脆弱的欧亚中高纬地区，首先评估了当前主流动力模式（CMIP6 DCPP）对于该地区夏季极端高温的年代际预测水平，并构建了基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的年代际预测模型。
多模式集合平均（Multi-Model Ensemble，MME）的评估结果显示，得益于大样本和初始化的贡献，当前动力模式对于60°N以南区域（South Eurasia，SEA）展现了预测技巧，准确预测出了其线性增长趋势和1968—2008年间主要的年代际变率，然而模式对于60°N以北区域（North Eurasia，NEA）极端高温的年代际变率几乎没有任何预测技巧，仅预测出比观测低的线性增长趋势。
基于86个初始场的动力模式大样本预测结果，RNN将2008—2020年间NEA和SEA极端高温的年代际变率预测技巧显著提高，距平相关系数技巧从MME中的-0.61和-0.03，提升至0.86和0.83，均方差技巧评分从MME中的-1.10和-0.94，提升至0.37和0.52。
RNN的实时预测结果表明，在2021—2026年，SEA区域的极端高温将持续增加，2026年很可能发生突破历史极值的极端高温事件，NEA区域在2022年异常偏低，而后将呈现波动上升。
关键词极端高温;DCPP;年代际预测;循环神经网络在全球气候变暖的背景下，自20世纪50年代以来，全球大部分地区极端高温事件频率增加，持续时间延长（Alexander et al.，2006;孙建奇等，2011），呈现出明显的非线性增长，并且事件越极端，其发生频率的增长百分比越大（IPCC，2021）。
基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究
基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究全球气候变化是当前全球关注的热点问题之一，预测全球温度变化趋势对于应对气候变化、制定相关政策具有重要意义。
本文将基于灰色预测和BP神经网络的方法，对全球温度进行预测研究。
介绍一下灰色预测模型。
灰色预测是一种非线性动态系统预测方法，该方法主要适用于时间序列较短、数据质量较差的情况。
灰色预测模型基于灰度关联度的原理，通过建立灰色微分方程，对非确定性的系统进行建模和预测。
灰色预测模型的关键是建立灰色微分方程。
灰色微分方程包括GM(1,1)模型和其它高阶模型。
其中GM(1,1)模型是最简单的一种，也是应用最广泛的一种。
GM(1,1)模型通过对原始数据进行累加生成累加生成数列，然后通过一次累加生成数列得到一次累加数列，通过两次累加生成数列得到两次累加数列，依此类推，直到累加生成数列的相关系数满足精度要求。
通过差分方程对一次累加数列进行逆向累加生成数列即可得到灰色模型的预测结果。
然后，介绍BP神经网络模型。
BP神经网络是一种基于反向传播算法的多层前馈网络，广泛应用于模式识别、数据建模、预测等领域。
BP神经网络模型通过调整网络的连接权值和偏置值，使得网络的输出与期望输出之间的误差最小化。
通过多次迭代训练，不断优化网络结构和参数，以提高模型的预测能力。
在本文的研究中，首先收集全球温度数据，建立时间序列。
然后，将数据分为训练集和测试集。
使用灰色预测模型和BP神经网络模型对训练集进行训练，并在测试集上进行预测。
对于灰色预测模型，将原始温度数据应用于GM(1,1)模型。
对原始数据进行累加生成数列，然后通过相关系数检验确定最优累加次数。
根据差分方程对数据进行逆向累加生成数列，得到预测结果。
对比灰色预测模型和BP神经网络模型的预测结果，并评估两种模型的预测能力。
通过对比分析，选择较为准确的预测模型，并对全球温度的未来变化趋势进行预测。
基于神经网络的连铸坯感应加热过程温度预测模型研究_潘三强
基于神经网络的连铸坯感应加热过程 温度预测模型研究
潘三强， 徐 哲， 孔亚广， 薛安克
（ 杭州电子科技大学 信息与控制研究所 ， 浙江 杭州 310018 ） 摘要： 热连轧生产线钢坯感应加热过程中 ， 钢坯温度的提升受钢坯初始温度 、 中频电源输出功率、 钢坯行进中所 内部热传导以及外部热辐射等诸多因素的影响 ， 具有不确定性、 滞后性及非线性， 难以建立准确的机理 在位置、 模型。为此， 本文采用人工神经网络方法 ， 首先通过电磁感应加热机理建立初步的钢坯温度预测模型 ； 其次， 通 确立钢坯温度预测模型 ； 最后， 经过实际比较验证， 证实该预测模型具 过邻点影响因素评估修正模型的输入量 ， 有较高的精度， 可以为下一步钢坯感应加热的温度控制提供依据 。 关键词： 热连轧； 感应加热； 神经网络； 温度预测
(
1 （ qg － ～ q g） N∑ g =1
N
2
)
1 /2
P 为标准差率； q g 为实际值； ～ q g 为预测值； q 式中， 为实际值的平均。 1. 2 实例计算 现以某钢铁厂热连轧生产线电磁感应加热环 节为例， 将每个钢坯样本均分成 120 段， 记加热前 T 前i = ［ T 前1 的温度序列为， T 前2 I2 … … T 前120 ］ ， 中 U2 T 后2 … … I120 ］ ， 加 U1 频电源的输出电压序列为 U i = ［ U120 ］ ， I1 输出电流序列为 I i = ［ T 后1 热后的钢坯温度序列为 T 后i = ［
图1
钢坯感应加热模型
（ 1 ） 神经网络隐层节点的选择 考虑运行速度， 建立一个包含 3 层隐层的神 经网络结构。 隐节点的确定采用试凑法， 先设置 较少的隐节点训练网络， 然后逐渐增加隐节点数， 初始值采用以下经验公式Βιβλιοθήκη h = （ s + l）
基于神经网络的故障诊断与预测方法研究
基于神经网络的故障诊断与预测方法研究随着工业自动化技术的发展和应用的广泛，各种设备和系统的故障诊断与预测变得越来越重要。
为了提高设备和系统的可靠性和效率，研究人员提出了基于神经网络的故障诊断与预测方法。
首先，神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的数学模型。
神经网络具有自学习、自适应、并行处理和非线性映射等特点，这些特点使得神经网络在故障诊断与预测中具有很大的潜力。
在故障诊断方面，基于神经网络的方法可以通过建立一个神经网络模型，将设备或系统的输入数据作为网络的输入，输出相关的故障信息。
首先，需要收集并预处理设备或系统的传感器数据，包括温度、振动、声音等参数。
然后，将预处理后的数据输入到神经网络模型中进行训练。
通过训练，神经网络可以学习到设备或系统的正常工作和故障模式之间的关系。
一旦有新的输入数据进入神经网络，它可以根据学习到的知识判断设备或系统是否处于故障状态，并给出相应的故障类型和位置。
通过这种方式，基于神经网络的故障诊断方法可以实现对设备或系统故障的快速、准确诊断，提高设备或系统的安全性和可靠性。
在故障预测方面，基于神经网络的方法可以通过建立一个神经网络模型，将设备或系统的历史数据作为输入，预测未来的故障发生情况。
首先，需要收集并预处理设备或系统的历史数据。
然后，将预处理后的数据输入到神经网络模型中进行训练。
通过训练，神经网络可以学习到设备或系统的工作状态的演变规律。
一旦有新的输入数据进入神经网络，它可以根据学习到的规律预测设备或系统未来的工作状态。
通过这种方式，基于神经网络的故障预测方法可以提前发现设备或系统的潜在问题，采取相应的措施避免或减少故障的发生，提高设备或系统的可靠性和效率。
在基于神经网络的故障诊断与预测方法研究中，还存在一些挑战和改进的方向。
首先，神经网络的建模和训练过程需要大量的样本数据和计算资源。
因此，如何获取足够的高质量数据和提高训练的速度和效果是一个重要的问题。
其次，神经网络的解释性相对较差，难以解释和理解神经网络模型对故障诊断和预测结果的依据，这对一些关键应用场景来说是一个限制因素。
基于预测控制的神经网络在热分散温度控制中的应用
文章 编 号 ：０ ０ ５ １ （０ ７ ０ －０ ９ － ０ １０ － ８ １ ２０ ｝３ ０ ３ ４
基 于预 测控 制 的神 经 网络 在 热分 散 温 度 控 制 中 的应 用
田毅 韬 ，周 晓 慧
（ 西 科 技 大 学 电气 与 信 息 工 程 学 院 ， 西 西 安 陕 陕 ７０２） １ ０ １
上 位机 下位 机
图 １ 传 统 的 热 分 散 控 制 方 案
图 ２ 控 制 系统 方 案 图
系统采 用 常规 Ｐ Ｄ控 制浆料 的温 度 ， 调试 和生 产过 程 中这种 控 制 方案 存 在弊 端． Ｉ 在 首先 ， 当饱 和蒸 汽 压力 波动时 ， 汽调节 阀不 会随 之动作 ， 将直 接影 响温度 控 制效果 ． 次 ， 系统 中被 加热 浆料 的人 １ 蒸 它 其 在 ３处 温度及 进入热 分散 机 的进浆 浓度 会发 生变 化 ， 加热 过 程存 在 滞后 等 ｎ ， 于热 分 散 温度 控 制 系统 存 在 且 对 的这些 非线 性 、 滞后性 ， 用常 规 Ｐ Ｄ控 制温度 有一 定 的困难 ． 大 采 Ｉ
ｑ ■
０ 前 言
随 着 当前 制浆 造纸 生产 规模 的不 断扩 大 ， 机车 速越 来越 快 ， 产工 艺 要 求越 来 越 高 ， 自动控 制 的 纸 生 对 要求 也在 不断 提高 ， 常规 的控 制理 论及 控制 方法 在一 定程 度上 已经 不能 满 足某 些 制 浆造 纸 过程 中对 测量 及 控制 的要求 ． 本文 提 出了基 于预 测控 制 的神经 网络 Ｐ Ｄ方 案 ， Ｉ 并在 河北 香 河银 象 纸 业年 产 １ 吨箱板 ５万 纸 制浆 生产线 中 的热分 散温度 控 制 中得 到 了初步 应用 ， 预测控 制效 果 十分 明显且 可靠 ． 其
基于改进PSO-LSTM神经网络的气温预测
基于改进PSO-LSTM神经网络的气温预测作者：杨孟达来源：《现代信息科技》2020年第04期摘 ;要：气象数据的数据量通常较大，传统长短时记忆（LSTM）神经网络针对气象数据人为调参十分困难，为了解决这个问题，提出了一种改进PSO-LSTM模型。
其通过使用非线性变化惯性权重和学习因子的粒子群算法（PSO）对LSTM神经网络的相关参数进行优化，去除人为调参因素。
实验使用两个不同气象站点的气象数据集，结果表明，与竞争预测模型相比，改进PSO-LSTM模型具有更高的预测精度。
关键词：长短时记忆神经网络;粒子群算法;气温预测中图分类号：TP183 ; ; 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）04-0110-03Abstract：The amount of meteorological data is usually large. It is very difficult to adjust meteorological data manually by traditional long short memory （LSTM） neural network. In order to solve this problem，an improved PSO-LSTM model is proposed. The PSO algorithm，which uses the nonlinear inertia weight and learning factor，optimizes the parameters of the LSTM neural network and removes the human parameters. The experimental results show that the improved PSO-LSTM model has higher prediction accuracy than the competitive model.Keywords：long and short-term memory neural network;particle swarm optimization algorithm;temperature prediction0 ;引 ;言气象温度的预测一直是气象预测的重点问题，同时也是难点问题，对社会生产生活实践有着巨大的影响，是一项具有挑战性和深远意义的工作。
基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真
基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真
随着社会经济的发展，城市换热站的建设越来越普遍，而如何进行控制成为一个关键问题。
近年来，基于神经网络和遗传算法的控制方法备受研究者关注，并在未来某些情况下将能成为一种重要的控制手段。
神经网络是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的数学模型，它由大量的互相连接的神经元组成。
基于神经网络的控制方法，便是在网络的训练过程中，使用大量的数据输入，通过神经元与神经元之间的连接和神经元之间的权重的调整，得到一个较好的控制方案。
而遗传算法则是基于生物进化理论而设计的一种优化算法。
它的工作原理是通过对问题空间的搜索和优化，找到目标问题的最优解。
通过适应度函数来对不同解进行评估，选出优先的解，通过不断的遗传变异，逐步迭代得到最优解。
基于神经网络和遗传算法相结合的换热站控制方法，其工作流程大致如下：首先，通过传感器获取进出水温度、流量、压力等参数的实时数据，再根据当前的数据及历史数据输入神经网络，得到一个输出结果；以此结果作为初步控制方案。
接下来，将初步控制方案作为种群，通过遗传算法进行交叉和变异，得到一批新的控制方案；并根据设定的适应度函数，对新的控制方案进行评估和选择。
如此循环迭代，直至得到最优方案。
市场数据表明，该控制方法在省电化意义上将持续发挥其优势，而在财务成本上也有所降低，具有极大的市场前景。
同时，如
要提高换热站的稳定性，减小在运行过程中出现的长时间波动，该控制方法的思想值得所有工程师的借鉴，激起研究者思考的空间很大。
综上所述，基于神经网络和遗传算法的控制方法具有巨大的优势和市场前景，并将在未来为城市换热站的稳定运行和高效控制上发挥关键作用。
基于神经网络的温度控制系统设计与实现
基于神经网络的温度控制系统设计与实现一、引言随着现代工业的快速发展，各种智能化系统的应用越来越广泛，其中控制系统作为其中一个重要的组成部分，对工业生产的稳定性与效率都有着非常重要的影响。
而在控制系统中，温度控制系统尤为重要，因为温度直接关系到物体的性质及其承受能力，所以对于温度的控制必须要准确、稳定和及时。
基于神经网络的温度控制系统，是一种基于智能化算法的温度控制系统。
通过神经网络来模拟物体的温度变化，从而实现对物体温度的精确控制，因此被广泛应用于各种工业生产领域。
本文将从神经网络的基本原理开始，讲述基于神经网络的温度控制系统的设计和实现，并且结合实际例子，深入探讨神经网络算法在温度控制系统中的优势和应用。
二、神经网络基本原理神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型，它通过学习来自动推断规则和模式，从而实现数据处理、模式识别、控制等任务。
神经网络由神经元构成，每个神经元的输入都是来自其他神经元的输出。
每个神经元都包含有一个非线性的激励函数，用来转换输入信号。
神经网络的学习过程分为监督学习和无监督学习。
在监督学习中，神经网络根据已知的输入输出数据来调整权值，使得输出结果更接近于真实结果。
在无监督学习中，神经网络只根据输入数据本身进行学习，没有人工干预。
神经网络在温度控制系统中的应用，是利用其强大的模式识别和预测能力，来模拟物体温度变化规律，并基于此来控制物体的温度，实现自动化调节。
三、基于神经网络的温度控制系统设计基于神经网络的温度控制系统设计分为三部分：神经网络模型设计，温度数据采集与处理，温度控制算法。
（一）神经网络模型设计神经网络模型是基于神经网络算法实现的，它是基于对物体温度变化规律的学习和预测来建立的。
具体而言，神经网络模型需要解决以下问题：1、神经网络结构神经网络结构包括输入层、中间层和输出层。
传感器采集到温度数据作为神经网络的输入层，中间层是隐含层，用于将输入层的信息进行变换，输出层是对温度进行控制的决策结果。
基于神经网络集中供热二次回水温度预测研究
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ａ ｒ ｙ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ｂａ ｃ ｋ ｗａ ｔ ｅ ｒ Ｔｅ ｍｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｆｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｆ ｏ ｒ Ｃｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ Ｈｅ ａ ｔ － Ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ
第３ Ｉ 卷 第３ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６ — ９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ３ — ０ ３ ５ １ — ０ ４
计
算
机 月
基 于神 经 网络 集 中供 热 二 次 回水 温 度预 测研 究
冯敬 芳 ， 谢慕 君 ， 步伟 明 ， 姜长 泓
究。选取一次网供水 温度 、 一次 网供水流量 、 室外温度 、 二次 网供水温度 、 二次网供水 流量作 为预测模型 的输入 ， 二次 网回水
温度作为输出 ， 分别构建了 Ｌ Ｍ、 Ｅ ｌ ｍ ａ ｎ和 Ｒ Ｂ Ｆ三种预测模型 ， 仿真结果表 明 ， 三种预 测模型 均能实现 回水温度 的预测 ， Ｒ Ｂ Ｆ 预测模型具有更快的收敛 速度和更 高的预测精度 ， 可 以更好地满足 回水温度预测的实时性要 求。 关键词 ： 神经网络 ； 集中供热 ； 回水温度 ； 预测
Ｆ Ｅ Ｎ Ｇ Ｊ ｉ ｎ ｇ — ｆ ａ ｎ ｇ ， Ｘ Ｉ Ｅ Ｍｕ — ｊ ｕ ｎ ， Ｂ Ｕ Ｗｅ ｉ — ｍｉ ｎ ｇ ， Ｊ Ｉ Ａ Ｎ Ｇ Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ — ｈ ｏ ｎ ｇ
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ Ｊ ｉ ｌ ｉ ｎ １ ３ ０ ０ １ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究
基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究一、引言随着全球气候的变化，气温的预测对于人们的生活和生产都有着非常重要的意义。
而在科学研究中，预测全球气温的变化趋势也一直是一个备受关注的话题。
针对这一问题，研究人员提出了各种预测方法，其中基于灰色预测与BP神经网络的模型已经成为了一种主流的预测手段。
本文旨在通过对全球气温数据的分析，探讨基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究。
二、全球气温数据的分析为了进行全球气温的预测研究，首先需要对全球气温数据进行分析。
根据已有的气象观测数据，我们首先对全球气温的趋势进行了分析。
通过对比不同年份的温度数据，我们得出了全球气温整体上的上升趋势，这与已有的研究成果相符。
接下来，我们对全球气温数据进行了时间序列分析，通过对数据的周期性进行分析，我们发现在全球气温的变化中存在一定的周期性规律，这为我们建立预测模型提供了参考。
三、基于灰色预测的全球气温预测模型在建立全球气温预测模型时，我们以灰色预测模型为基础。
灰色预测是一种基于少量数据进行预测的方法，它适用于缺乏足够数据支持的预测问题。
在建立灰色预测模型时，首先需要对原始数据进行处理，通过对数据的累加、累减等操作，将原始数据转化为灰色数据序列，从而达到减少数据量和简化计算的目的。
通过对全球气温的原始数据进行灰色处理，我们得到了一组灰色数据序列。
然后，我们利用灰色预测模型对这组序列进行预测，通过对序列的发展规律进行分析，得出了未来全球气温的预测结果。
这一预测模型能够较好地反映全球气温的变化趋势，为我们的预测研究提供了重要的依据。
四、基于BP神经网络的全球气温预测模型除了灰色预测模型外，我们还建立了基于BP神经网络的全球气温预测模型。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它通过对输入数据的学习和训练，能够得到一组适合于数据特征的预测模型。
在建立BP神经网络模型时，我们首先对全球气温数据进行了预处理，将原始数据转化为适合于神经网络输入的数据集。
一种基于预测模型的微波加热过程温度控制策略
一种基于预测模型的微波加热过程温度控制策略问题并深入探讨该主题。
引言：微波加热在日常生活中得到了广泛应用，如食物加热、医疗设备、化学合成等领域。
然而，由于微波加热具有快速、均匀和高效的特点，温度控制变得更加困难。
有针对微波加热过程的温度控制策略的研究表明，基于预测模型的策略能够更好地实现精确的温度控制。
本文将介绍一种基于预测模型的微波加热过程温度控制策略，并详细解释其原理和应用。
1. 微波加热过程中的温度控制问题微波加热是通过电磁波将能量传递到物体内部，从而使其产生热能，因此温度控制是微波加热过程中的一个重要问题。
传统的温度控制方法通常采用PID控制器，但由于微波加热具有非线性和时变性等特点，传统方法往往无法实现精确的温度控制。
2. 基于预测模型的微波加热过程温度控制基于预测模型的微波加热过程温度控制策略是一种新颖的方法，它利用数学模型对微波加热过程进行预测，从而实现温度的精确控制。
该策略主要包括以下步骤：步骤1：建立微波加热过程的数学模型。
首先，需要了解物体的热传导特性和反射特性，并通过实验数据进行模型参数的估计。
然后，根据估计得到的模型参数，建立微波加热过程的数学模型。
步骤2：设计预测控制器。
预测控制器是基于预测模型的控制器，它通过将未来的温度进行预测，并与期望的温度进行比较，从而采取相应的控制策略。
常见的预测控制方法包括模型预测控制（MPC）和递归神经网络（RNN）等。
步骤3：实施温度控制策略。
根据预测控制器的输出，通过调节微波功率或加热时间等参数，实施温度控制策略。
在实施过程中，需要不断对预测模型进行修正和更新，以提高控制的准确性和稳定性。
3. 基于预测模型的微波加热过程温度控制策略的优势相比传统的PID控制器，基于预测模型的微波加热过程温度控制策略具有以下几个优势：优势1：稳定性更好。
基于预测模型的控制策略可以对微波加热过程进行准确的预测，从而避免了传统控制方法中的时滞和超调等问题，提高了温度的稳定性和精确性。
供热系统环境温度预测及控制研究
供热系统环境温度预测及控制研究随着人们生活水平的不断提高和城市化进程的不断加速，各类现代化建筑和设施在不断涌现，其中包括供热系统。
然而，对于供热系统来说，环境温度是一个不可忽视的因素。
因此，研究如何预测和控制供热系统环境温度具有重要的意义。
一、供热系统环境温度预测1.传统预测模型传统的环境温度预测模型主要包括回归模型和时间序列模型两种。
回归模型是通过建立温度和其他相关因素之间的数学关系来预测环境温度的变化趋势；而时间序列模型则是通过对历史温度数据进行分析和建模，来预测未来温度变化的趋势。
这两种模型在实际应用中都存在一定的局限性，无法完全解决温度预测的问题。
2.机器学习预测模型近年来，机器学习技术的发展为环境温度预测提供了新的思路。
机器学习模型可以通过学习大量历史数据自适应地调整模型参数，以实现对温度趋势的预测。
目前，常用的机器学习模型包括支持向量机、神经网络、深度学习等。
二、供热系统环境温度控制1.传统控制模型供热系统的控制一直是一个重要的研究领域，传统的控制模型主要包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
PID控制是一种基于误差反馈的控制方法，具有广泛的应用；模糊控制则是一种基于模糊集合理论的控制方法，可以处理复杂的非线性系统；神经网络控制则是一种基于人工神经网络的控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性。
2.智能控制模型随着科学技术的不断发展，智能控制模型的研究逐渐成为一个新的研究方向。
智能控制模型包括模型预测控制、遗传算法控制、进化算法控制等。
其中，模型预测控制是一种基于建立准确的预测模型来对系统进行控制的方法；遗传算法控制是一种基于自然进化原理的控制方法，通过不断优化控制参数以达到最优控制效果；进化算法控制则是一种基于群体智能的控制方法，通过模拟群体进化的过程来优化控制策略。
结语供热系统环境温度预测和控制是一个复杂的问题，需要综合应用多种科学技术来解决。
传统的预测和控制模型已经能够在一定程度上解决问题，但随着科学技术的不断发展，新的方法和技术将会不断涌现，为供热系统环境温度预测和控制提供更加精确和有效的解决方案。
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４０ ９
宇 航 学 报
第２ ７卷
励 函数 ， 一般 可取 为 Ｓ ｍ ｉ ｉ ｏ ｇ ｄ函数 。
过程 神 经元输 入 与输 出之 间的关 系 为 ：
Ｈ
据 。但是 ， 在热 平衡 试验 中， 即使 经历很 长 的 时间
统 中实际存 在的时间累积效应 。为此 ， 文将过 程神 本 经 网络 用 于航 天 器热 平 衡试 验 中平衡 温 度 的预 测 。 文 中简单介 绍 了基 于过 程 神经 网络 的热 平衡 温度 预
测模 型的工作 原理 ， 并给 出了相应 的基 于正交基 函数 展开 的基本学 习算 法 ， 为增强 模 型 的外 推预 测能 力 ， 在基本学 习算 法 的基 础上 给 出 了一 种基 于新 增样 本
为保 证航 天器在 空 间环境 中能够安 全可 靠地运
行， 必须 在其研 制过 程 中严 格 按 照 各种 试 验 标 准 或 规 范对航 天器进 行充 分 的热平衡 试 验… 。大型 地 面 热平 衡试 验不 仅 为航天 器热 设计 的可靠 性提 供 了实 验数 据 ， 而且为 热 网 络 的修 正 计 算 提供 了必 要 的数
温度 变化 的影 响 。
Ｏ
ｆ ）
过程神经 网络是 对 传统 人工 神 经 网络 在 时 间域
上 的扩 展 ， 输 入 和 相 应 的连 接 权 可 以是 时 变 函 其
图 １ 过 程 神 经 元
Ｆｉ １ Ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｕ ｏ ｇ． ｈ ｒｃ ｓ ｅ ｒ ｎ
数ｎ 。因其非线性 时变 映射 能力 ， 程神经 网络 用于 Ｊ 过问题求解无需 事先特殊 的建模 ， 给复杂实 际问题 的求
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第２ ７卷第 ３期
２０ ０ ６年 ５月
宇 航 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｔ ｎ ｕｉｓ ｏ ｒ ａ ｒ ａ ｔ ｏ Ａｓ ｏ ｃ
Ｖ０ ． ７ Ｎｏ． 】２ ３
Ｍａ ｙ ２ ０６ ０
基 于过 程神 经 网络 的热 平衡 温度 预 测研 究
提前 获得航 天器 的极 限热平 衡温度 。 １ 基于 过程神 经 网络 的热 平衡 温度预 测模型 １ １ 过 程神 经元 ．
如 何 有效 的预 测 热平 衡 温 度 ， 以缩 短 热 平衡 试 验周期 ， 降低 航天 器研 制成 本 ， 已经 引起 了广泛 的关 注 。在 航天 器 热 平 衡 试 验 中 ， 度 受 许 多 复 杂 温 因素影 响 ， 以用 确定 的数 理模 型刻 画其变 化 趋势 。 难
航天 器也 只能 达到 近似 热 平 衡状 态 ， 难 真 正 达 到 很 极 限热平 衡状 态 ， 且 热 平 衡 试 验 设 备 使用 费用 十 并 分 高昂 。 因此 ， 平 衡试 验 在航 天 器 研 制成 本 中 占 热
有 较高 的 比例 。
的学 习算法 。实际应用表 明 ， 于过程 神经 网络 的热 基 平衡 温度预测模 型能 够利 用较 短 时 间内 的试 验数 据
温度 随时 间不断 变化 的过 程实 际上 也是一 个不 断 随 时 问累积 的过程 。现 有 的热平衡 温 度预测 理论 和方
２） （ ｆ
过 程神经 元 由加权 、 间聚合 、 间累积 聚合 和 空 时 激励 四部分组 成 ， 结构 如图 １ 示 。 其 所
ｌ
（ ｆ ）
法一般 需要 建立 特定 的数 理模 型 ， 计算复 杂 ， 难 以 且 反映 热平衡 试验 过 程 中实际存 在 的时 间累积效 应对
丁 刚 ，钟诗 胜
（ 尔滨 工 业 大 学 机 电工 程 学 院 ，哈 尔 滨 １００ ） 哈 ５０１
摘
要 ：为 缩 短 航 天 器 热 平 衡 试 验 周 期 ， 降低 航 天 器 研 制 成 本 ， 出 了 一 种 基 于 过 程 神 经 网 络 的 热 平 衡 温 以 提
度 预 测 模 型 。 为 简 化 该 模 型 的学 习过 程 ， 出 了一 种 基 于 正 交 基 函数 展 开 的基 本 学 习算 法 ， 用 基 函数 的 正 交 性 提 利 不 仅 可 以简 化 模 型 中 的 时 间 累积 运 算 过 程 ， 而且 能 提 高 模 型 对 解 决 实 际 问 题 的 适 应 性 。 同 时 ， 增 强 模 型 的 外 推 为 预测 能 力 ， 基 本 学 习算 法 的 基础 上 给 出 了 一 种基 于 新 增 样 本 的学 习 算 法 ， 模 型 既 能 对 新 增 样 本 进 行 快 速 学 习 在 使 又不 损 失 对 原 有 样 本 的记 忆 。实 际应 用 表 明 ， 预 测 模 型 能够 利 用 某型 号 卫 星热 平衡 试 验 中某 监 测 点 进 入 稳 定 工 该 况 后 ４ 小 时 内的 试 验 数 据 提 前 ４ ． —６ 小 时获 得该 监 测 点 的极 限 热平 衡 温 度 。 ｜ Ｄ ２５ ８ 关键 词 ：过 程 神 经 网络 ；热 平衡 试 验 ；平 衡 温 度 ；航 天 器 ；学 习 算 法
收 稿 日期 ： ０ ０１ ； 修 回 日期 ：０６０ ０ ２ ５１－３ ０ ２０ ２１ 基 金 项 目 ： 家 自然 科 学 基 金 （０７ １２ 国 ６ ３３０ ）
图 １中 （ （ ） ｉ＝ １２ … ， ）为过程 神 经元 的 ，， ｎ 输入 函数 ， （ ）为相 应 的连 接 权 函数 ， （ ）为激 ｆ・
中 图 分 类 号 ：Ｖ １ ．： Ｐ８ ４６４ Ｔ １３ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０ ．３８２０ ）３０８．４ １ ０１２ （０ ６０．４９０ ０
０ 引言
解带来很大 的方便 。同时 ， 由于过 程神经 网络具有 一
个 对时 间的累积运 算算子 ， 因而能 够充分 反映时变 系