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题名在线学习神经网络用于空调负荷预测研究
被引量：2
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作者
沈俊杰
龚延风
刘伟
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机构
南京工业大学城建学院
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出处
《建筑热能通风空调》
2020年第8期1-5,24,共6页
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文摘
提出了一种机理计算与神经网络学习相结合的在线负荷预测方法。利用Python建立负荷估算模型和BP神经网络模型,并通过将常州某一建筑实际空调负荷数据逐步输入模型之中模拟建筑的实时运行,对一年内和一年后的泛化能力进行分析。模拟结果表明,此种在线预测模型可以解决小样本条件下的空调负荷的预测问题。
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关键词
BP神经网络
小样本条件
在线负荷预测
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Keywords
BP neural network
small sample conditions
online load prediction
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分类号
TU831.2
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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题名机理计算与机器学习结合的空调负荷预测
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作者
李安琳
龚延风
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机构
南京工业大学
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出处
《江苏建筑》
2020年第4期123-126,共4页
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基金
江苏省大学生创新创业训练计划项目(项目编号201910291119Y)。
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文摘
文章提出了一种机理计算与神经网络学习相结合的在线负荷预测方法。利用Python建立了统计学预测模型、支持向量机预测模型、随机森林预测模型。并通过将溧阳某一建筑实际空调负荷数据逐步输入模型之中模拟建筑的实时运行,对1年内和1年后的泛化能力进行分析。模拟结果表明,随着实际负荷数据的逐步增加,通过在线学习逐步完善性能,可以快速建立建筑的空调负荷预测模型。机器学习预测空调负荷的方式扩大了负荷预测的使用范围,提高了冷冻站智能化运行的水平。
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关键词
机器学习
支持向量机
随机森林
在线负荷预测
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Keywords
machine learning
support vector machine
random forests
online load prediction
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分类号
TU831
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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