期刊文献⁺

任意字段

题名或关键词

题名

关键词

文摘

作者

第一作者

机构

刊名

分类号

参考文献

作者简介

基金资助

栏目信息

基于BP神经网络的自动扶梯能耗预测方法

Prediction of Escalator Energy Consumption Based on BP Neural Network

原文传递

导出

摘要提出了一种基于BP神经网络的自动扶梯参数建模及自动扶梯能耗预测方法,可以根据不同型号自动扶梯的不同参数预测出该型号自动扶梯的能耗。通过夏天和冬天预测结果的对比分析,进一步分析了环境温度对自动扶梯能耗的影响。

作者戴歌云飞胡银龙蔡晓亮田美玲 DAI Geyunfei;HU Yinlong;CAI Xiaoliang;TIAN Meiling

机构地区河海大学能源与电气学院通力电梯有限公司

出处《中国电梯》 2022年第3期20-27,共8页 China Elevator

关键词自动扶梯 BP神经网络能耗预测

分类号 TH236 [机械工程—机械制造及自动化]

引文网络
相关文献

参考文献9

1刘金鹏,刘震,王江辉,崔莹.“能量随动式”智能控制系统的研究及设计[J].控制工程,2009,16(S4):41-43. 被引量：1
2杨卓甲,翟冬梅,李铁辉.自动扶梯的能耗影响因素及节能控制策略[J].南方农机,2019,50(10):143-143. 被引量：2
3邬新辉.探讨自动扶梯的能耗分析及节能控制策略[J].科技创新导报,2019,16(13):191-192. 被引量：1
4马英.自动扶梯的能耗影响因素分析及节能控制策略[J].科技传播,2016,8(15). 被引量：6
5蔡培.自动扶梯的能耗分析及节能控制探究[J].中国高新技术企业,2016(13):84-86. 被引量：2
6李淼.自动扶梯的能耗影响因素及节能对策[J].科技与创新,2014(24):96-97. 被引量：3
7王帅,王文爽,孙伟,张珂赫.基于粗糙集和BP网络的微网短期负荷预测[J].控制工程,2018,25(8):1528-1533. 被引量：12
8王德晔..基于神经网络的办公建筑能耗预测研究[D].山东建筑大学,2019:
9严鸿,管燕萍.BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例[J].控制工程,2009,16(S2):100-102. 被引量：54

二级参考文献23

1刘凤鸣,蓝宇,彭涛.一项利用势能让自动扶梯节能的技术[J].节能与环保,2008(2):42-43. 被引量：3
2杨志力,周路,彭文利,郑金云.BP神经网络技术在声波测井曲线重构中的运用[J].西南石油大学学报（自然科学版）,2008,30(1):63-66. 被引量：45
3禹柳飞,张潮明.基于PLC的自动扶梯电气控制系统的设计[J].工业控制计算机,2008,21(2):86-87. 被引量：6
4张涛,朱建良.小波回归分析法在短期电力系统负荷预测中的应用[J].哈尔滨理工大学学报,2008,13(1):74-76. 被引量：8
5吴海彬,王昌铃.基于高显色性白光LED的博物馆照明系统设计[J].集美大学学报（自然科学版）,2009,14(1):100-103. 被引量：4
6陈春峰,包文君.如何做好中央空调节能运行管理[J].黑龙江科技信息,2009(1):268-268. 被引量：5
7花炳骞.椒江体育馆工程照明系统的实践与分析[J].智能建筑电气技术,2009(1):34-37. 被引量：1
8王士琴,朱昌明,张鹏,金建峰.电梯能耗测量新方法[J].起重运输机械,2009(9):35-39. 被引量：22
9李松,刘力军,解永乐.遗传算法优化BP神经网络的短时交通流混沌预测[J].控制与决策,2011,26(10):1581-1585. 被引量：152
10梁忠.SEW制动器与惯性制动器的比较——港机大、小车行走机构配用[J].中国水运（下半月）,2012,12(4):107-107. 被引量：3

共引文献70

1黄宇斌,袁景淇,汪瑞清,赵平伟.数据驱动的上海市日需水量预报建模研究[J].控制工程,2010,17(S2):58-60. 被引量：2
2孔范增,季仲梅,王建辉,宋文政.基于BP神经网络的视频H.223协议标志符动态提取算法[J].计算机应用研究,2010,27(6):2112-2115. 被引量：1
3焦建彬,杨舒,刘峰.基于人工神经网络的红外小目标检测[J].控制工程,2010,17(5):611-613. 被引量：11
4曾伟良,聂佩林,何兆成,佘锡伟.结合神经网络和数据融合技术的城市路段速度估计[J].计算机应用研究,2011,28(12):4459-4462. 被引量：2
5曹洁,李旋,侯亮,王进花,张墨逸.交叉口BRT实时优先通行控制方法研究[J].控制工程,2012,19(6):1003-1006. 被引量：4
6翟久刚,田延飞,严新平.基于BP神经网络与残差分析的船舶交通流量预测[J].上海海事大学学报,2013,34(1):19-22. 被引量：11
7焦斌,叶明星.BP神经网络隐层单元数确定方法[J].上海电机学院学报,2013,16(3):113-116. 被引量：50
8黄晶,李爱民.基于神经网络瞬态热冲击下7A04铝合金力学性能研究[J].热加工工艺,2013,42(20):103-105. 被引量：1
9唐立力.最优隐层BP神经网络的滚动轴承故障诊断[J].机械工程与自动化,2014(3):120-121. 被引量：5
10张淑慧.基于BP神经网络的教练员评估方法[J].科技致富向导,2014(17):218-218.

1欧阳春生,罗迎社,邓宇龙,肖敏,夏艳波,蔡卫群,阳芬,梁振,肖艳珞,丁科,王威.BIM技术二次开发及其在装饰工程中的程序化应用[J].科技和产业,2022,22(1):316-322. 被引量：6
2刘东雷,刘辉辉,李品,刘会霞.PBT与A5052铝合金的激光直接连接工艺参数建模分析与优化[J].热加工工艺,2021,50(23):123-129. 被引量：1
3尹湘坤,王凤娟,刘景亭.基于TSV的三维集成螺旋电感等效电路模型[J].半导体技术,2022,47(1):50-54.
4王豪,郭学洋,彭志远,郑涛平.基于3DE平台的乌东德水电站水力机械BIM设计[J].中国农村水利水电,2022(2):134-139. 被引量：6
5王亚伟,李伟鹏,王碧天,樊瑜波.多轴向加速度循环系统动态响应规律与抗荷效果评估[J].医用生物力学,2021,36(S01):64-64.
6廉桂辉,朱亚婷,王晓光,李洲,秦明.叠前反演技术在玛湖油田储层预测中的应用[J].特种油气藏,2022,29(1):80-84. 被引量：9

中国电梯

2022年第3期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...

;

使用帮助返回顶部