基于GUI辅助设计与线性特征优化的多模型能量-?效率环境建模研究

为解决能源系统中能量-?效率(EE)预测的复杂性问题，研究人员开展了多模型机器学习(ML)框架研究，集成图形用户界面(GUI)工具与线性特征优化技术。通过评估ANFIS、NARX、BFNN、ELMN和FFNN等模型性能，发现FFNN-M1和ANFIS-M2模型在训练和测试阶段分别达到R2=1.0和0.95的优异表现，为能源系统优化提供了高精度预测工具。该研究为提升能源转换效率、减少环境影响的决策提供了创新性解决方案。

　　

能源系统优化是应对全球能源危机和环境挑战的核心课题，其中能量-?效率(Exergy Efficiency, EE)作为衡量能源质量的关键指标，能同时反映能量转换过程中的数量损失与质量退化。然而，传统EE评估方法面临两大瓶颈：一是复杂能源系统的非线性特征难以精确建模，二是缺乏用户友好的分析工具。这些限制导致能源政策制定和工业应用中存在显著误差，亟需开发融合先进计算技术与可视化交互的创新解决方案。

为突破这些限制，研究人员设计了一套集成图形用户界面(GUI)的多模型机器学习框架。该研究创新性地将五种ML模型——自适应神经模糊推理系统(ANFIS)、非线性自回归外生输入模型(NARX)、反向传播前馈神经网络(BFNN)、极限学习机网络(ELMN)和前馈神经网络(FFNN)——与线性特征优化技术相结合，构建了EE预测系统。关键技术方法包括：采用70%-30%比例划分训练-测试数据集，实施10折交叉验证确保模型稳健性；通过MATLAB R2019a实现模型构建，结合E-Views 13.0和Origin Pro 2021进行数据预处理与可视化；运用网格搜索优化超参数，包括学习率(0.1-0.0001)、批量大小(16-64)和神经元数量(32-128)。

模型性能评估部分揭示了突破性发现：FFNN-M1模型在训练和测试阶段均实现完美拟合(R²=1.0)，其误差指标(RMSE=0)创下EE预测领域新纪录。ANFIS-M2模型紧随其后，训练R²达1.0，测试阶段保持0.95的高精度。对比分析显示，NARX-M1和BFNN-M2模型同样表现优异(R²>0.9)，而ANFIS-M3和BFNN-M3模型则因泛化能力不足(R²<0.7)成为性能洼地。通过累积分布函数(CDF)分析证实，高性能模型预测值与实际EE值的概率分布曲线几乎重合。

依赖特征研究发现，压力(P₂)与EE呈现强负相关(-0.60478)，而蒸汽发生器指数(VGI)则显示适度正相关(0.28077)。这种非线性关系解释为何具有深层结构的FFNN和融合模糊逻辑的ANFIS能更有效捕捉复杂特征。值得注意的是，雷达图对比显示所有模型在训练-测试阶段性能衰减不超过5%，证明所提方法具有卓越的泛化能力。

该研究的创新价值体现在三方面：首先，FFNN-M1的完美预测性能为工业级EE实时监控树立了新标准；其次，GUI工具的集成使复杂能源分析变得可视化与可交互，大幅降低专业门槛；最后，特征优化技术识别出P₂、VGI等关键参数，为定向优化能源系统指明路径。这些成果已形成可复用的计算框架，在太阳能集热器(PTC)、暖通空调(HVAC)等多个能源场景展现出应用潜力。

讨论部分强调，该研究不仅验证了ML在能源质量预测中的优越性，更开创了"GUI+特征工程+多模型集成"的新型研究范式。相比文献报道的单一模型方案，本框架将预测精度提升23.2%，同时通过可视化设计显著增强结果解释性。未来研究可向三个方向拓展：纳入更多可再生能源场景数据增强模型普适性，开发轻量化版本用于边缘计算设备，以及探索与数字孪生技术的融合应用。这些发展将推动能源系统优化进入智能化新阶段，为达成"双碳"目标提供关键技术支撑。

论文发表于《Hybrid Advances》，其方法论创新和实用价值为能源信息学领域树立了标杆。研究团队通过严谨的模型对比与可视化分析，不仅解决了EE预测精度不足的行业痛点，更建立了人机协同的能源分析新标准，对促进全球能源转型具有重要战略意义。