Results and discussionIn this study

Results and discussion
In this study, different algorithms (Artificial Neural Network, Linear Regression and M5’Rules) were used.
As seen in Table 6, the optimal result from these algorithms was obtained using the ANN. The usual way that
a trained ANN is used is to feed new unknown patterns to the network and get the results. Instead of applying
this methodology a new approach is developed here that make the use of ANN dedicated software unnecessary.
Thus, in order to calculate the COP and f values of AWRS, mathematical formulations are derived from
the resulting weights and the activation functions used in the ANN. As the statistical results obtained from
both the training and testing of the ANNs were extremely good in both cases it is believed that the results thus
obtained would be accurate.
Mathematical formulations derived from the ANN model are presented here. In the following formulas the
coefficients of the input parameters are used to evaluate the Ei (summation function of neuron i) and Fi (activation
function of neuron i). These coefficients represent the weight values of the summation function of each
neuron belonging to the hidden layer of the trained network. For this purpose, and for the case of ANN model
used for circulation ratio (f) and COP prediction, five pairs of equations are required as the neural network
model has 5 hidden neurons. The activation function chosen is the log-sigmoid as shown from the Fi function.
In the output neuron, two summation functions are used as two output parameters exist which correspond to
COP and f. In the ANN model, the inputs of the network are the evaporator temperature (TE), absorber temperature
(TA), condenser temperature (TC) generator temperature (TG), poor solution concentration (Xp) and
rich solution concentration (Xr) and the output are circulation ratio (f) and COP. In order to calculate the
COP and circulation ratio values of AWRS, the following equations are derived

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลลัพธ์และสนทนา
ในการศึกษานี้ อัลกอริทึมต่าง ๆ (โครง ข่ายประสาทเทียม ถด ถอยเชิงเส้น และ M5' กฎ) ใช้
ดังที่เห็นในตาราง 6 ผลลัพธ์สูงสุดจากอัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับใช้แอนน์ ปกติที่ทาง
แอนฝึกใช้อาหารรูปแบบใหม่ที่ไม่รู้จักกับเครือข่าย และได้รับผลการ แทนที่จะใช้
วิธีนี้เป็นพัฒนาวิธีใหม่ที่นี่ที่ใช้แอนทุ่มเทซอฟต์แวร์ไม่จำเป็น.
ดัง การคำนวณค่า f และตำรวจของ AWRS สูตรทางคณิตศาสตร์มาจาก
น้ำหนักผลและเปิดใช้งานฟังก์ชันใช้ในแอน เป็นผลลัพธ์ทางสถิติได้จาก
ทั้งการฝึกและทดสอบของ ANNs ได้ดีมากในทั้งสองกรณีก็เชื่อว่าที่ผลลัพธ์ดัง
รับจะถูกต้อง.
แสดงสูตรทางคณิตศาสตร์ได้มาจากแบบแอนที่นี่ ในสูตรต่อไปนี้
สัมประสิทธิ์ของพารามิเตอร์ที่ใช้ในการประเมิน Ei (รวมการทำงานของเซลล์ประสาทฉัน) และไร้สาย (เปิดใช้งาน
ทำงานของเซลล์ประสาทฉัน) สัมประสิทธิ์เหล่านี้แสดงค่าน้ำหนักของการทำงานรวมของแต่ละ
เซลล์ประสาทของชั้นที่ซ่อนอยู่ของเครือข่ายการฝึกอบรม สำหรับวัตถุประสงค์นี้ และกรณีรุ่น ANN
ใช้สำหรับอัตราส่วนหมุนเวียน (f) และตำรวจทำนาย คู่ห้าของสมการจะต้องเป็นเครือข่ายประสาท
รุ่นมี neurons 5 ซ่อน เปิดใช้งานฟังก์ชันที่เลือกเป็นการล็อก-sigmoid ดังจากฟังก์ชันไร้สาย
ในเซลล์ประสาทออก สองรวมฟังก์ชันใช้เป็นพารามิเตอร์ขาออกสองอยู่ซึ่งสอดคล้องกับ
ตำรวจและ f ในรุ่นแอน อินพุตของเครือข่ายมีอุณหภูมิ evaporator (TE) วิบาก temperature
(TA) อุณหภูมิเครื่องกำเนิดอุณหภูมิ (TC) เครื่องควบแน่น (TG), สมาธิแก้ปัญหายากจน (Xp) และ
โซลูชันที่อุดมไปด้วยความเข้มข้น (Xr) และผลผลิตคือ อัตราส่วนหมุนเวียน (f) และตำรวจ เพื่อคำนวณการ
มาค่าอัตราส่วนตำรวจและการไหลเวียนของ AWRS สมการต่อไปนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลลัพธ์และการอภิปราย
ในการศึกษานี้ขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกัน (ประสาทเทียมเครือข่ายการถดถอยเชิงเส้นและ M5'Rules) ถูกนำมาใช้
เท่าที่เห็นในตารางที่ 6 ผลที่ดีที่สุดจากอัลกอริทึมเหล่านี้ได้โดยใช้แอน วิธีการที่ปกติ
ได้รับการฝึกฝน ANN ถูกนำมาใช้คือการให้อาหารที่ไม่รู้จักรูปแบบใหม่ในเครือข่ายและได้รับผล แทนการใช้
วิธีการนี้เป็นวิธีการใหม่ได้รับการพัฒนาที่นี่ที่ทำให้การใช้แอนทุ่มเทซอฟต์แวร์ที่ไม่จำเป็น
ดังนั้นในการคำนวณ COP และฉคุณค่าของ AWRS สูตรทางคณิตศาสตร์ที่จะได้มาจาก
น้ำหนักผลและฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานที่ใช้ในการ ANN เป็นผลทางสถิติที่ได้จาก
ทั้งการฝึกอบรมและการทดสอบของ ANNs ได้ดีมากในทั้งสองกรณีมีความเชื่อว่าผลที่ได้จึง
ได้รับจะมีความแม่นยำ
สูตรทางคณิตศาสตร์ที่ได้จากแบบจำลอง ANN นำเสนอที่นี่ ในสูตรดังต่อไปนี้
ค่าสัมประสิทธิ์ของพารามิเตอร์ของท่านจะถูกใช้ในการประเมิน Ei (ฟังก์ชันผลรวมของเซลล์ประสาท i) และไร้สาย (ยืนยันการใช้งาน
ฟังก์ชั่นของเซลล์ประสาท i) ค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้เป็นตัวแทนค่าน้ำหนักของฟังก์ชั่นผลรวมของแต่ละ
เซลล์ประสาทที่เป็นชั้นที่ซ่อนอยู่ในเครือข่ายผ่านการฝึกอบรม เพื่อการนี้และสำหรับกรณีของรูปแบบ ANN
ใช้สำหรับอัตราการไหลเวียน (ฉ) และการทำนาย COP, ห้าคู่ของสมการจะต้องเป็นเครือข่ายประสาท
แบบมี 5 เซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่ ยืนยันการใช้งานฟังก์ชั่นได้รับการแต่งตั้งเป็นเข้าสู่ระบบ sigmoid ตามที่ปรากฏจากการทำงาน Fi
ในเซลล์ประสาทเอาท์พุททั้งสองฟังก์ชั่นบวกจะถูกใช้เป็นพารามิเตอร์ที่สองเอาท์พุทที่มีอยู่ซึ่งสอดคล้องกับ
COP และฉ ในรูปแบบแอนปัจจัยการผลิตของเครือข่ายที่มีอุณหภูมิเย็น (TE) อุณหภูมิในการดูดซับ
(TA) อุณหภูมิคอนเดนเซอร์ (TC) อุณหภูมิในเครื่องกำเนิดไฟฟ้า (TG), ความเข้มข้นของการแก้ปัญหาความยากจน (XP) และ
ความเข้มข้นของการแก้ปัญหาที่หลากหลาย (Xr) และ การส่งออกมีอัตราการไหลเวียน (ฉ) และ COP ในการคำนวณ
COP และการไหลเวียนของค่าอัตราส่วนของ AWRS สมการต่อไปนี้จะได้มา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลและการอภิปราย
การศึกษาขั้นตอนวิธีที่แตกต่างกัน ( โครงข่าย ประสาทเทียมการถดถอยเชิงเส้นและ m5'rules ) ใช้ .
เห็นในโต๊ะ 6 ผลที่ดีที่สุดจากขั้นตอนวิธีการเหล่านี้ได้รับการใช้โดยแอน ตามปกติที่
การฝึกอบรมแอนใช้เป็นอาหารรูปแบบใหม่ที่ไม่รู้จักกับเครือข่ายและได้รับผลลัพธ์ แทนที่จะใช้
วิธีการวิธีการใหม่นี้พัฒนาขึ้น ทำให้การใช้ แอน โดยเฉพาะซอฟต์แวร์ที่ไม่จำเป็น
ดังนั้นเพื่อคำนวณค่า COP และ F awrs สูตรทางคณิตศาสตร์ที่ได้จาก
ผลน้ำหนักและเปิดใช้งานฟังก์ชั่นที่ใช้ในแอน เป็นสถิติจากผล
ทั้งการฝึกอบรมและการทดสอบของแอนน์ ถูกสุดๆในทั้งสองกรณีมันคือเชื่อว่า ผลลัพธ์จึงได้ถูกต้อง
.
ทางคณิตศาสตร์สูตรมาจากรุ่นแอนจะแสดงที่นี่ ในสูตร
สัมประสิทธิ์ของการป้อนพารามิเตอร์ที่ใช้ประเมิน EI ต่อไปนี้ ( รวมฟังก์ชันของเซลล์ประสาทฉัน ) และฟี ( กระตุ้นการทำงานของ เซลล์ประสาท
ฉัน )สัมประสิทธิ์เหล่านี้เป็นตัวแทนของค่าของน้ำหนักรวมฟังก์ชันของแต่ละ
เซลล์ประสาทของชั้นซ่อน ของเครือข่าย ที่ผ่านการอบรม สำหรับวัตถุประสงค์นี้ และสำหรับกรณีของแอนแบบใช้อัตราส่วนหมุนเวียน
( F ) และตำรวจ การทำนาย ห้าคู่ของสมการจะต้องเป็นรูปแบบเครือข่ายประสาทเซลล์ประสาท
มีที่ซ่อนอยู่ 5การเปิดใช้งานฟังก์ชันเลือกบันทึกแบบแสดงจากฟังก์ชัน fi .
ในการส่งออกเซลล์ประสาทสองฟังก์ชันการใช้เป็นสองพารามิเตอร์ที่ส่งออกอยู่ที่สอดคล้องกับ
ตำรวจและ F ในรูปแบบแอน กระผมของเครือข่ายระเหยอุณหภูมิ ( Te )
) โช้ค ( TA ) , อุณหภูมิ คอนเดนเซอร์ ( TC ) อุณหภูมิเครื่องกำเนิดไฟฟ้า ( TG ) ไม่ดี ความเข้มข้นของสารละลาย ( XP ) และ
รวย ความเข้มข้นของสารละลาย ( 9000 ) และผลผลิตมีอัตราส่วนหมุนเวียน ( F ) และตำรวจ เพื่อคำนวณค่าอัตราส่วนการหมุนเวียนของ
ตำรวจ awrs สมการต่อไปนี้จะได้มา