基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

• 作者: 吴祥生 张敏琦 杨嘉 王宁
• 来源期刊: 重庆大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 神经网络 Elman网络 空调负荷
• 年，卷（期）: 2002,（8）
• 所属期刊栏目: 基础理论研究
• 页码范围: 25-27,31
• 页数: 4页
• 分类号: TU831
• 字数: 2787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2002.08.008

摘要

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性,因而传统方法的预测精度不高.而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性.针对这个特点,建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型,并进行了实例预测.文中还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果,仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴祥生	后勤工程学院军事建筑与环境工程系	24	183	7.0	13.0
2	杨嘉	后勤工程学院军事建筑与环境工程系	10	117	6.0	10.0
3	王宁	后勤工程学院军事建筑与环境工程系	3	49	2.0	3.0