基于BP神经网络下空调负荷预测模型的研究

• 作者: 冯圣红 林育贤
• 来源期刊: 应用能源技术
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 空调负荷预测模型 输入层 输出层 样本集长度
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 46-51
• 页数: 6页
• 分类号: TB6|TU831
• 字数: 4419字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3230.2016.09.014

摘要

在目前暖通空调领域已有的研究中,人工神经网络大多数都用在空调系统的负荷预测上,尤其以BP神经网络的研究最为深入.但是,当前并没有形成系统的、简便的神经网络负荷预测模型.为建立一套完整的神经网络负荷预测模型,需要考虑诸多因素.文中将对BP神经网络的结构和参数值进行详细地分析,并分析讨论输入层和隐含层神经元数目的确定以及样本集长度的寻优方法.最后,通过实际工程数据对神经网络负荷预测模型中各环节进行确定,从而最终确定负荷预测模型的最佳结构,证明本模型是行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯圣红	北京建筑大学环境与能源工程学院供热供燃气通风及空调工程北京重点实验室	23	133	7.0	11.0
2	林育贤	北京建筑大学环境与能源工程学院供热供燃气通风及空调工程北京重点实验室	2	5	1.0	2.0