为解决制冷机组蒸发器系统故障预测要求高精度和高灵敏的问题,提出一种基于一步预测模式设置Adam算法改进的Elman神经网络故障预测模型,采用Matlab对其进行仿真。结果表明,所建立的预测模型,预测正确率相比于传统BP神经网络预测模型提高了30.43%,预测误报率降低了30.43%,可信度提高了18.33%,预测能力提高了33.33%,具有一定实用性。
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