특정 장치의 냉각수 청결도를 예측하는 데 회색 모델, 신경망 및 직렬 회색 신경망을 사용하였다. 결과는 직렬 회색 신경망 모델이 개별 예측 모델보다 우수하며 예측 값이 실제 값에 더 가깝고 네트워크 훈련 중에 오차를 제어할 수 있다는 것을 보여준다. 냉감수 청결도 예측에 이 모델을 사용하는 것이 타당하다. 실제 응용에서는 처음 3개의 청소 주기의 특정 시점 데이터를 사용하여 동일한 시간에 다음 주기의 청결도를 예측할 수 있다. 필요한 입력 매개변수에 따라 콘덴서의 청결도를 온라인으로 예측할 수 있다.

콘덴서; 청결도; 회색 이론; 인공 신경망; 회색 신경망; 예측