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摘要:
本文基于神经网络技术设计空调控制软件系统,对传统人工控制模式和神经网络控制器进行对比研究.首先利用Energy Plus仿真软件建立真实高铁站建筑及其多联机空调系统模型,对该空调系统设置424种工况完成了一整年运行仿真,然后从百万条仿真数据中抽取PMV(predicted mean vote,预测平均投票)热舒适度和能耗优秀的数据训练神经网络控制器,最后用JavaEE技术开发了该高铁站空调控制软件原型系统并利用Energy Plus仿真数据以及机器学习预测模型模拟实现了空调动态控制.实验结果表明,在冬季和夏季典型工况条件下神经网络控制器比人工固定设置空调参数更加节能.
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文献信息
篇名 神经网络技术在高铁站多联机空调节能控制中的应用
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 Energy Plus仿真 软件系统设计 节能 神经网络
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 研究开发|Research and Development
研究方向 页码范围 303-308
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.008312
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研究主题发展历程
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Energy Plus仿真
软件系统设计
节能
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
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