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中国土木工程学会燃气分会会刊
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基于机器学习LNG空温式气化器传热性能预测

论文作者任乐梅1、2，焦文玲1、2杂志期数2021年5月刊
关键词机器学习；LNG空温式气化器；耦合传热；支持向量机；粒子群算法
作者单位（1.哈尔滨工业大学建筑学院，黑龙江哈尔滨150090；2.寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室，黑龙江哈尔滨150090）
阐释环境条件下LNG空温式气化器动态耦合传热机理，针对传热过程的时变性、非线性及多因素影响性，提出利用机器学习对LNG空温式气化器的天然气出口温度进行预测。通过阐述最小二乘支持向量机的基本原理，指出最小二乘支持向量机模型的精度在于输入向量、惩罚因子和核函数的选取。基于厂站实测数据对模型的输入向量进行分析，得到输入向量为环境温度、运行时间、太阳辐射照度以及一段时间内的天然气出口温度实际监测值。采用粒子群优化算法对惩罚因子及核函数中的相关参数进行参数优化，通过均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差和最大绝对误差对模型预测结果进行评估，结果表明采用线性核函数或者多项式核函数的最小二乘支持向量机模型能够很好地解决LNG空温式气化器整体耦合传热性能预测问题。
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