基于改进BP神经网络的中央空调冷负荷预测研究

• 作者: 张九根 李腾 王蕾 陈实
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 负荷预测 BP神经网络 粒子群算法 误差反馈
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1690-1692
• 页数: 3页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文

摘要

针对中央空调系统冷负荷预测中BP神经网络预测收敛慢,易陷入局部最优,精度相对低的缺点,采用了收敛速度快,全部搜索能力强的粒子群优化算法进行改进,同时对BP结构中的输入参数,添加控制误差反馈参数,形成了基于粒子群与控制误差回馈的BP神经网络预测技术;其预测精度较BP神经网络和粒子群BP神经网络分别提高5.94％和0.82％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王蕾	南京工业大学自动化与电气工程学院	3	18	2.0	3.0
2	张九根		1	15	1.0	1.0
3	李腾	南京工业大学自动化与电气工程学院	4	15	1.0	3.0
4	陈实		2	15	1.0	2.0