EBP神经网络在空调负荷预测中的应用

关 键 词:暖通空调论文
资料等级:EBP神经网络在空调负荷预测中的应用
发布时间:2019-3-6
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资料编辑:yujiaojiao110
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资料简介
EBP神经网络在空调负荷预测中的应用 人工神经网络ANN(Artificial Neural Net—work)系统从2O世纪4O年代末诞生至今仅半个多世纪,但由于所具有的非线性特性,大量的并行分布结构以及学习和归纳能力使其在模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合及机器人控制等领域得到越来越广泛地应用。在暖通空调(HVAC)中也有很多应用,如HVAC非线性计算、空调负荷计算嘲及供暖系统运行的故障诊断等。空调系统负荷的准确、快速的预测对空调系统的安全及经济运行都是非常关键的。它不仅能更加可靠合理地满足系统负荷要求,而且有利于对系统运行进行更经济、更科学的规划、调度和管理,提高系统运行方案的经济性、可靠性,也将优化空调系统与其他生产系统之间的协调性,促进生产效率的提高。
编辑评价
空调系统负荷是一个典型的具有动态性、不确定性等随机特性的非线性模型。传统方式难于实现准确、快速地预测空调系统动态负荷。人工神经网络ANN具有高度的非线性运算能力和较强的容错能力,其中使用最为广泛的是误差反向传播EBP算法。研究结果表明,用EBP神经网络预测空调负荷和计算结果能较好地吻和。
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