基于BP神经网络的建筑空调负荷预测

• 作者: 张峰 李苏泷
• 来源期刊: 智能建筑与智慧城市
• 关键词: BP神经网络 空调负荷预测 SPSS
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 智能建筑
• 页码范围: 34-35,41
• 页数: 3页
• 字数: 2611字
• 语种: 中文

摘要

本文对大数据时代背景下的空调系统数据的介绍,通过分析BP人工神经网络的运算原理、拓扑结构与数学表达,提出了SPSS时序性分析与BP神经网络结合的预测模型,应用于空调系统逐时负荷预测.以南京某办公建筑为例,提出了样本以工作日与非工作日分类,选择在预测日前一月作为样本时域,通过Matlab软件实现预测模型进行数据分析,相对误差保持在10％以下.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李苏泷	南京理工大学能源与动力工程学院	28	332	10.0	18.0
2	张峰	南京理工大学能源与动力工程学院	5	38	3.0	5.0