基于互联网的神经网络空调负荷预测解决方案

• 作者: 何大四 李元旦 苏武平 陈沛霖
• 来源期刊: 暖通空调
• 学科: 工学
• 关键词: 互联网 神经网络 负荷预测
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 技术交流园地
• 页码范围: 110-112
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-8501.2002.05.036

摘要

在分析比较各种负荷预测方法的基础上,给出了一个基于互联网的应用神经网络方法进行负荷预测的方案.该方法通过互联网以"准在线"的方式可同时满足较高的逐时负荷预测精度和模型调整的要求,并已在实际工程中使用,取得了一定的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈沛霖		37	1322	21.0	36.0
2	李元旦		3	244	3.0	3.0
3	何大四		1	22	1.0	1.0
4	苏武平		1	22	1.0	1.0