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基于強化學習的工質熱物性獲取方法、系統和存儲介質

869   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:00:50
本發明涉及一種基于強化學習的工質熱物性獲取方法、系統和存儲介質，方法包括：將神經網絡模型作為強化學習的決策網絡，以進口溫度作為所述神經網絡模型的輸入，并通過所述神經網絡模型獲得最優的熱物性參數；將物理模型作為強化學習的估值網絡，并將所述最優的熱物性參數輸入所述物理模型，通過所述物理模型獲得預測出口溫度；根據所述預測出口溫度獲取強化學習的獎勵；根據所述獎勵修正所述神經網絡模型的網絡參數，直至所述神經網絡模型收斂。采用本方法，只需測量工質流量、進口溫度和出口溫度，便解決了高溫、高壓下甚至超臨界條件下工質物性預測問題，降低了常溫、常壓條件下工質物性測量的人力、物力。
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“基于強化學習的工質熱物性獲取方法、系統和存儲介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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