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摘要：本申请提供一种基于神经网络的动态PVTt标准容器内平均温度预测方法和装置、PVTt标准容器内平均温度预测方法及装置，其通过预埋可控可视的加热源为标准容器提供稳定的腔内平均温度，以及通过在外壁面均匀分布温度传感器以能全面测量标准容器各个部分的壁外温度，从而通过训练一种多层神经网络模型，使壁外温度通过某种函数关系输出腔内平均温度的预测结果，最终将算法模型应用到实际PVTt标准装置中，通过壁外温度精确预测腔内平均温度，从而解决动态PVTt标准容器内平均温度测量问题，同时优化极大提高微小气体流量计量技术。
主权项：1.基于神经网络的动态PVTt标准容器内平均温度预测方法，其特征在于，包括：获取PVTt标准容器内平均温度的理论值，PVTt标准容器外壁布设的多个温度传感器的温度值以及相关环境数据；构建用于预测PVTt标准容器内平均温度的神经网络模型；利用所述PVTt标准容器内平均温度的理论值，PVTt标准容器外壁布设的多个温度传感器的温度值以及相关环境数据训练所述神经网络模型，以得到PVTt标准容器内平均温度预测模型；利用所述PVTt标准容器内平均温度预测模型基于PVTt标准容器外壁布设的多个温度传感器的温度值以及相关环境数据预测PVTt标准容器内的平均温度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 基于神经网络的动态PVTt容器内平均温度预测方法和装置
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