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基于IPSO-Elman神经网络的建筑暖通空调系统能耗预测方法
被引量：
6
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作者
邢国新
《自动化技术与应用》
2022年第4期91-94,共4页
在建筑暖通空调系统能耗预测中,在不同负荷比率的作用下预测偏差较高,可靠性需要进一步提高。为此,提出了基于IPSO-Elman神经网络的建筑暖通空调系统能耗预测方法。从正在运行的暖通空调系统中,提取能耗数据,在获得完整的能耗数据后,根...
在建筑暖通空调系统能耗预测中,在不同负荷比率的作用下预测偏差较高,可靠性需要进一步提高。为此,提出了基于IPSO-Elman神经网络的建筑暖通空调系统能耗预测方法。从正在运行的暖通空调系统中,提取能耗数据,在获得完整的能耗数据后,根据能耗数据的动态变化特点,计算IPSO-Elman神经网络的惯性权重和学习因子,将能耗数据输入到神经网络中,经过多次迭代处理后输出预测结果。实验结果表明所提方法在制冷/热量预测和总耗功率预测时,获得的预测结果准确可靠,提高了预测方法的可靠性。
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关键词
ipso
-
elman
神经网络
建筑能耗
暖通空调
惯性权重
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职称材料
题名
基于IPSO-Elman神经网络的建筑暖通空调系统能耗预测方法
被引量：
6
1
作者
邢国新
机构
北京市地铁运营有限公司机电分公司
出处
《自动化技术与应用》
2022年第4期91-94,共4页
文摘
在建筑暖通空调系统能耗预测中,在不同负荷比率的作用下预测偏差较高,可靠性需要进一步提高。为此,提出了基于IPSO-Elman神经网络的建筑暖通空调系统能耗预测方法。从正在运行的暖通空调系统中,提取能耗数据,在获得完整的能耗数据后,根据能耗数据的动态变化特点,计算IPSO-Elman神经网络的惯性权重和学习因子,将能耗数据输入到神经网络中,经过多次迭代处理后输出预测结果。实验结果表明所提方法在制冷/热量预测和总耗功率预测时,获得的预测结果准确可靠,提高了预测方法的可靠性。
关键词
ipso
-
elman
神经网络
建筑能耗
暖通空调
惯性权重
Keywords
ipso
-
elman
neural
network
building
energy
consumption
heating
ventilating&air
conditioning
inertia
weight
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于IPSO-Elman神经网络的建筑暖通空调系统能耗预测方法
邢国新
《自动化技术与应用》
2022
6
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