基于Elman神经网络变风量空调系统研究

• 作者: 周国雄 陈秀清
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: Elman神经网络 BP神经网络 VAV空调系统
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 控制系统
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9944.2009.04.010

摘要

变风量空调控制系统具有非线性和动态特性.目前,在VAV空调控制领域应用最广泛的神经网络是静态前馈Bp神经网络,而在多层前向Bp网络中引入特殊关联层,形成有"记忆"能力的Elman神经网络,可以映射系统的非线性和动态特性.其在网络训练算法中,采用自适应学习速率梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效抑制了网络陷入局部最小点.文中分别采用Bp神经网络与Elman神经网络建立模型,对VAV空调系统的少量参数的数据进行仿真预测,经比较分析,证明后者具有收敛速度快、预测精度高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国雄	中南林业科技大学电子与信息工程学院	50	187	8.0	11.0
2	陈秀清	中南林业科技大学电子与信息工程学院	3	8	2.0	2.0