基于Elman神经网络的新风负荷预测研究

• 作者: 乔清锋 周勃 李佳殷
• 来源期刊: 建筑节能
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 Elman网络 新风负荷 负荷预测
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 暖通空调
• 页码范围: 19-21,39
• 页数: 4页
• 分类号: TU83
• 字数: 3141字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969∕j.issn.1673-7237.2020.03.005

摘要

准确地预测新风负荷是空调系统的运维调节和节能优化的前提.但是目前传统的预测方法大多预测精度不准确.针对这个问题,在利用MATLAB仿真基础上,建立一种基于Elman型神经网络的新风负荷预测模型,考虑了室外天气(温度、湿度)、室内人数及节假日的时间特征值等动态因素,并与实测数值进行对比分析.仿真结果显示相对误差低于7％,最小误差中仅为0.12％,验证了Elman模型具有预测结果准确、学习效率高等优点,实例预测证明了Elman预测模型适用于新风负荷的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周勃	沈阳工业大学建筑与土木工程学院	67	335	11.0	15.0
2	李佳殷	沈阳工业大学建筑与土木工程学院	2	0	0.0	0.0
3	乔清锋	沈阳工业大学建筑与土木工程学院	2	0	0.0	0.0