一种基于BP神经网络的跟随式喷淋降温系统设计方法

本发明涉及一种基于BP神经网络的跟随式喷淋降温系统设计方法，方法包括以下步骤：采集环境中的温度数据，输入训练完成的BP神经网络热源位置预测模型，得到实际的热源位置，根据热源位置控制喷头阵列的开关及喷洒方向，控制喷头阵列跟随热源；BP神经网络热源位置预测模型通过改进的GA‑APSO算法进行训练。与现有技术相比，本发明采用的动态因子和自适应权重生成策略，具有在初期充分进行全局搜索、在后期实现局部细化优化、加快收敛速度、降低陷入局部最优风险以及提升算法鲁棒性和预测精度等优势。