基于深度学习的换热器智能传热预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的换热器智能传热预测方法及系统。该方法首先获取包含流体状态与传热状态的输入特征数据；其次，采用级联校准架构进行预测：利用第一机器学习模型生成初始传热性能预测值，再利用第二机器学习模型预测并修正前者的预测残差，两者叠加后得到高精度的最终预测值；最后，基于该最终预测值与流动阻力数据，通过多目标优化算法生成兼顾传热效率与能耗的运行参数调整方案。本发明通过物理仿真与AI结合、级联残差校准、动态权衡优化及自适应更新机制，解决了现有技术预测精度低、无法权衡优化及适应性差的问题，显著提升了预测精度、决策科学性与系统长期运行的可靠性。