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为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化(PSO)陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。 相似文献
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H.S. Ahluwalia C. Lopate 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2008
Solar modulations of galactic cosmic ray (GCR) intensity contain a wealth of information about their transport in the heliosphere. To extract this information from the data one studies the dependence of the observed modulations on the mean energy of response of detectors providing data for the analyses. There is a great deal of confusion about the detector energy response to GCR spectrum in the literature. We present a preliminary report on the computations of the mean energy of response for the Climax neutron monitor (CL/NM) and IMP 8 cosmic ray nuclear composition instrument to GCR protons for 1973–1998, covering the solar cycles 21 and 22. We find that for penetrating proton channel on IMP 8 the mean energy changes by a factor of over two whereas for the neutron monitor the change is only 21%. However, the corresponding change for the computed modulation function is a factor of about 3.5. 相似文献
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