کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
5446028 1511126 2017 8 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Prediction of Thermal Performance of Unidirectional Flow Porous Bed Solar Air Heater with Optimal Training Function Using Artificial Neural Network
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی عملکرد حرارتی جریان بخار یخچال خورشیدی با استفاده از تابع آموزش بهینه با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
کلمات کلیدی
شبکه های عصبی مصنوعی، بخاری هوا خورشیدی، بستر متخلخل تابع آموزش،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی انرژی انرژی (عمومی)
چکیده انگلیسی
In the present work, Artificial Neural Network (ANN) has been used to predict the thermal performance of unidirectional flow porous bed solar air heater. The ANN model was structured on the basis of data sets obtained from experiments and values of thermal efficiency of solar air heater. Four types of training functions are used in ANN model for training process with feed forward learning procedure. The aim of this work is to examine the performance and comparison of four training functions (TRAINCGP, TRAINSCG, TRAINLM and TRAINOSS) applied in training process of neural model. A comparison was based on the RMSE and R2. It was found that training function TRAINLM exhibits optimal result with the experimental data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Energy Procedia - Volume 109, March 2017, Pages 369-376
نویسندگان
, ,