Modares Mechanical Engineering
مهندسی مکانیک مدرس
Modares Mechanical Engineering
Engineering & Technology
http://mme.modares.ac.ir
1
admin
1027-5940
2476-6909
10.22034/mme
fa
jalali
1395
11
1
gregorian
2017
2
1
16
12
online
1
fulltext
fa
مقایسه شبکههای عصبی دینامیکی و استاتیکی در پیشبینی عملکرد آب شیرینکن خورشیدی سهموی
Comparison of dynamic and static neural networks in predicting performance of parabolic solar desalination
در این پژوهش با بکارگیری مدلهای مختلف شبکه عصبی، به بررسی ارتباط میان میزان تولید آب شیرین و دمای بخار آب در اثر شرایط مختلف جوی و چندین دبی آب ورودی در شرایط مختلف روز در یک آب شیرینکن مجهز به متمرکز کننده خطی سهموی خورشیدی پرداخته شد. نتایج نشان داد که شبکههای استاتیک و دینامیک با دقت بالایی میتوانند فرآیندهای تولید آب شیرین را مدلسازی کنند. شبکه عصبی استاتیک با سرعت بالاتر نسبت به شبکههای دینامیکی میتواند فرآیند مدل سازی را انجام دهد در عین حال به نظر میرسد که میزان خطا در فرآیند مدل سازی با بکارگیری شبکههای دینامیک کاهش مییابد. ضریب تبیین برای الگوهای آموزش، ارزیابی و تست در شبکه استاتیک به ترتیب 0.9898، 0.9899 و 0.9889 میباشد. در حالی که ضریب تبیین برای الگوهای آموزش، ارزیابی و تست در شبکه دینامیک به ترتیب 0.9922، 0.9894 و 0.9901 میباشد. همچنین میزان خطای شبکه در شبکه استاتیک برای الگوهای آموزش، ارزیابی و تست به ترتیب 0.0011، 0.0027 و 0.0024 و برای شبکههای دینامیک به ترتیب 0.0018، 0.0007 و 0.0004 میباشد. مقایسه شبکههای استاتیک و دینامیک نشان داد که شبکههای دینامیک با دقت بیشتری نسبت به شبکههای استاتیک میتواند میزان تولید آب شیرین و دمای بخار آب را با توجه به تغییرات پارامترهای جوی پیشبینی کند.
In this research with utilization various neural networks models, the relationship between the amount of water production and the temperature of the vapor with different weather conditions, time of day and several water debit in desalination system equipped whit linear solar parabolic concentrator was investigated. The results showed that static and dynamic networks can be modeled the process of production fresh water with high accuracy. Static neural network can do the modelling process with higher speed than dynamic neural network. However it seems that the amount of error with using dynamic networks was reduced in process modeling. Coefficient of determination (R2) for training, validation and testing in static networks were 0.9898, 0.9899 and 0.9889, respectively. While coefficient of determination (R2) for training, validation and testing in dynamic networks were 0.9922, 0.9894 and 0.9901, respectively. Also the amount of mean square error (MSE) in static network for training, validation and testing was 0.0011, 0.0027 and 0.0024, respectively and for dynamic networks was 0.0018, 0.0007 and 0.0004, respectively. Comparison between dynamic and static networks show that the dynamic networks can be predicted the production of fresh water and vapor temperature according to changes in atmospheric parameters accurately than the static networks.
پیشبینی,مدلسازی شبکه عصبی,آب شیرینکن خورشیدی
Prediction,Neural networks modelling,solar desalination
291
299
http://mme.modares.ac.ir/browse.php?a_code=A-15-1000-5668&slc_lang=fa&sid=15
Ahmad
Banakar
احمد
بناکار
100319475328460065459
100319475328460065459
No
دانشگاه تربیت مدرس
Ali
Motevali
علی
متولی
100319475328460065460
100319475328460065460
Yes
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
Mehdi
Motazeri
مهدی
منتظری
100319475328460065461
100319475328460065461
No
دانشگاه تربیت مدرس
Seyed Reza
Mosavei Seyedi
سید رضا
موسوی سیدی
100319475328460065462
100319475328460065462
No
دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری