一种多维数据加权神经网络的传热性能预测及优化方法

本发明公开了一种多维数据加权神经网络的传热性能预测及优化方法，属于人工智能与过程装备强化传热领域。本发明的预测方法步骤：获取多物理场传热数据并进行数据预处理，划分为训练集和测试集；对预处理后的数据进行多通道独立归一化处理；建立神经网络预测模型；采用遗传算法对神经网络权重和偏置参数进行全局优化；利用优化后的参数初始化神经网络进行精细化训练；使用测试集评估模型性能并输出换热性能预测结果；基于预测结果进行换热特性分析和设备优化设计。本发明通过遗传算法优化神经网络超参数，解决传统神经网络易陷入局部最优的问题，实现换热性能参数的高精度预测，为高效换热设备的设计和优化提供可靠的技术支撑。