将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,对研发的120 W LED双进双出的射流冲击水冷散热系统中LED阵列的结温进行预测.采用GA优化BP网络的权值和阈值,利用BP算法训练网络,改善了单独使用BP网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点.并且在训练过程中为了使网络输出有足够长的空间,改进了GA的数据处理.结果表明,经GA优化的BP神经网络较使用Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络的大功率LED结温预测精确度提高了14.14％,且预测效果较稳定.GA和BP神经网络相结合的结温预测模型较传统的结温测量方法更能掌握散热结构设计的主动性,对大功率LED寿命的延长有较高的实用价值.
遗传算法(GA) Levenberg-Marquardt(LM)算法 结温预测 散热