基于神经网络的空调系统负荷预测研究

• 作者: 王雷
• 来源期刊: 工程建设与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 神经网络 ELMAN
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 公用工程设计
• 页码范围: 97-99,102
• 页数: 4页
• 分类号: TU831.2
• 字数: 2741字
• 语种: 中文
• DOI: 0.13616/j.cnki.gcjsysj.2014.05.0024

摘要

以北京某建筑的空调系统作为实例研究对象,在所采集的3年实测数据基础上,主要探讨了基于ELMAN神经网络的日冷负荷预测方法和误差.用多元线性回归方法分析了日冷负荷神经网络预测模型输入参数对输出结果的影响度.最后经实验验证,以3周以上历史数据为训练集经多次预测后取平均值,具备较高的预测精度,同样可以指导工程实际设计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雷		4	9	2.0	3.0