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| 基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型 | |
| 作者姓名： | 杨喜 张敏琦等 |
| 作者单位： | [1]后勤工程学院军事建筑与环境工程系,重庆400041 [2]国家林业局昆明勘察设计院,昆明650031 |
| 基金项目： | 总后勤部重点项目 (YFBJ -0 10 1) |
| 摘 要： | 空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性,因而传统方法的预测精度不高,而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点,建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型,并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果,仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。 |
| 关 键 词： | 模型 负荷预测 神经网络 Elman网络 空调系统 |
| 文章编号： | 1000-582X(2002)08-0025-04 |
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