ANN were trained from the thermodynamic properties of R22, according to the literature ASHRAE, 2009. The number of neurons in the hidden layer was obtained by trial and error for designing each neural network, starting from a small number of neurons. Options like validation and set tests with different training data were used to avoid overtraining. A saturation ANN was designed, having some special features distinguishing it from the others Figure 1.
Las redes neuronales fueron entrenadas a partir de las propiedades termodinámicas del R22 tomadas de la literatura ASHRAE, 2009, respecto del diseño de cada red neuronal el número de neuronas de la capa oculta fue obtenido a partir de un procedimiento de prueba y error partiendo de un pequeño número de neuronas, y con el propósito de evitar el sobre entrenamiento se utilizó la opción de validación y prueba con conjuntos de datos diferentes de los de entrenamiento.