高校采暖负荷短期预测研究

• 作者: 宋军 张安超 葛党生 郭庆
• 来源期刊: 能源研究与管理
• 关键词: 采暖热负荷 预测 影响因素 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 39-40,49
• 页数: 3页
• 分类号: O221.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.16056/j.1005-7676.2016.04.010

摘要

高校采暖建筑种类繁杂,缺乏有效的短期采暖负荷预测手段,造成了能源浪费.以某高校2015-2016年采暖历史数据为基础,以最高温度和最低温度为主要影响因素,建立了2-10-1结构的BP神经网络模型.结果表明:BP神经网络模型训练、验证及测试精度分别为0.048、0.054和0.096,总关联系数为0.975 5,可用于高校采暖负荷短期预测,为解决能源供需不平衡问题提供了科学手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张安超	河南理工大学机械与动力工程学院	34	115	7.0	9.0
2	宋军	河南理工大学机械与动力工程学院	8	17	1.0	4.0
3	郭庆	河南理工大学机械与动力工程学院	2	1	1.0	1.0
4	葛党生	河南理工大学机械与动力工程学院	1	0	0.0	0.0