MATLAB在暖通空调课程教学中的应用

介绍了MATLAB软件的发展和特点,它是可以完成各种暖通空调专业的负荷和水利计算并可以进行数据处理的可视化的强大计算程序,本文结合matlab的数据处理特点以及暖通空调负荷处理的特点制作了负荷计算课件。     

经济管理领域ANN方法初探

首先介绍了人工神经网络(ANN)方法的发展历史,其次阐述了该方法的基本原理和典型模型,然后分析了该方法在微观经济、宏观经济、金融、证券、社会评价和辅助决策等经济管理领域的应用,最后评述了该方法在与主成分分析、计量经济、专家系统的结合中取得的进展。     

基于PSO算法的HVAC系统LSSVM预测控制

针对暖通空调(HVAC)系统,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的预测控制方法。该方法利用LSSVM建立HVAC系统预测模型并预测系统的输出值,引入输出反馈和偏差校正以克服模型失配等因素引起的预测误差,以此构造加权预测控制性能指标。由PSO算法滚动优化得到系统的最优控制量。利用该控制方法对一个HVAC系统进行仿真实验,结果表明该方法具有较好的控制效果。     

CFD技术在暖通空调领域的应用方向

随着现阶段我国科学技术的快速发展,在科技发展上逐渐形成了电子信息群体、生物群体、空间群体、海洋群体、新材料群体、新能源群体等高科技群体,并且其也逐渐成为社会发展的新动力。并且在现阶段的发展水平下,利用科学技术改变传统模式已经成为了经济发展的必然方向。CFD技术则是在计算机技术、数值计算技术结合的新技术。CFD技术是一种虚拟的手段来利用计算机作为载体,加以一定的数据以期来计算出实际的流体流动情况。而其就是使用数值求解来对微分方程进行解答,来计算出在离散区域上,流体流动的实际分布,从而得出其余实际比较相近的情况。所以在CFD是现阶段所有的模仿计算中比较能够贴近实际的一种,所以CFD技术也成为了建筑师对问题进行分析和解决的重要工具,空调工程师也对其使用也越来越多。在文章中,将对CFD在暖通空调领域中的使用进行展开和简单的讨论,并且通过其使用办法和步骤,来给工作人员提供一个重要的数据依据。     

基于ANN理论的混响时间快速预测方法

运用人工神经网络（ANN）的BP算法,在分析混响时间的各种影响因素的基础上,提出厅堂混响时间的快速预测方法。该方法具有速度快、使用方便、精度高、可考虑因素多等特点。实例计算表明,该方法具有一定的工程实用价值。     

基于径向基神经网络的建筑物空调负荷预测模型

本文建立了一种基于径向基（RBF）神经网络的建筑物空调负荷预测模型。对广州市某办公楼在夏季不同月份的逐时冷负荷,分别用RBF神经网络模型和BP神经网络模型进行训练和预测计算,发现RBF神经网络模型预测的均方根误差ΔRMSE和平均相对误差ΔMRE都仅是BP神经网络方法的64％左右。仿真结果表明径向基（RBF）神经网络具有更高的预测精度及更好的泛化能力,是建筑物空调负荷预测的一种有效方法。     

基于RBF神经网络的建筑逐时空调负荷预测模型

分别用径向基函数(RBF)神经网络模型和BP神经网络模型对广州市一栋办公楼和一栋图书馆在夏季不同月份的逐时冷负荷进行训练和预测,发现RBF神经网络模型预测的均方根误差和平均相对误差都仅是BP神经网络方法的64%左右.仿真结果表明,RBF神经网络具有更高的预测精度及更好的泛化能力,是建筑空调负荷预测的一种有效方法.在此基础上,构建了基于RBF神经网络的建筑逐时空调负荷智能预测软件系统.     

一种先进的暖通空调系统设计软件包E-20-Ⅱ·JUNE2000及其应用

本文介绍了美国开利公司开发的E2 0 -Ⅱ暖通空调软件包的组成及功能、输入输出内容、软件用途以及特点 ,并在此基础上以NewHighSchool项目为例讨论了逐时分析程序 (HAP)软件的应用方法以及在应用中的注意事项 ,该软件的计算结果完全符合项目要求     

人工神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用研究

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定.通过讨论短期负荷预测,来阐述Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.并分别用BP算法和Levenberg-Marquardt算法对绥龙110 kV变电局所属供电网络远动采集来的负荷数据进行预测,来说明Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.     

基于ANN和FUZZY的装载机故障诊断模型

提出了一种基于神经网络和模糊理论的层次诊断模型、针对装载机的特点建立的模糊系统可自动生成和调整隶属度函数，构造了一种平行的神经子网络，网络训练的速度和诊断准确率有明显提高．模型缩小了知识库，减少了计算量．本模型具有比较强的除噪能力，能将对故障信息敏感而对噪声不敏感的信息提取出来．经仿真实验证明，识别效果良好，有效减少了误判和漏判．     

基于IPSO-GPR的HVAC送风温度预测模型

针对AHU系统中的多维、异构、非线性等特点,提出了一种基于改进粒子群的高斯过程回归(IPSO-GPR)算法.在传统的PSO算法上引进了混沌序列和交叉策略,使粒子在运动过程中能够自适应的调整搜索方向和速度,并针对局部最优解附近的区域进行了重点搜索,降低PSO陷入局部最优解的风险.使用平方指数和二次有理两种核函数的组合GP...     

应用递归人工神经网络预测电力短期负荷

介绍了神经网络的基本原理,使用递归人工神经网络模型对电力短期负荷进行预测,采用了梯度下降法,来提高训练的收敛速度,预测仿真结果表明,使用递归神经网络预测比传统的预测方法更准确.     

神经网络在变压器故障诊断中的应用

根据变压器故障诊断的特点，采用神经网络的误差逆传播算法，运用所了相色谱分析方法，建立故障诊断的神经网络模型。     

模糊理论在电力负荷预测中的应用

提出了一种预测电力系统负荷的新方法。该法首先根据模糊聚类分析的方法对电力负荷及其相关环境因素的历史样本进行归纳分类，然后采用合适的模糊数及模糊集刻画出各类样本中负荷变化的模式及环境因素的特征，最后，由未来环境因素状态判定未来负荷变化属于哪种模式，从而预测出电力负荷的未来值。文中以我国某省中期负荷预测为例，说明了所提方法的有效性。     

预测参数的选择与建筑物逐时冷负荷的预测

利用逐步回归分析进行了预测参数的选择和建筑物逐时冷负荷的预测，并将其与采用相同数据集的神经网络（ANN）的冷负荷预测结果进行了对比分析。     

人工神经网络的发展及其在机械工程领域中的应用

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)．是用大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络。基于现代生物学研究人脑组织所取得的成果而提出。它反映了人脑的基本特性。但它不是人脑的真实描写．而是人脑的某种简化和模拟。     

太阳能在暖通空调中的应用

详细分析了太阳能在采暖、供热、空调及制冷等方面的技术应用,介绍了太阳能集成系统的技术特点,指出了利用太阳能的建筑节能技术途径。     

基于人工神经网络(ANN)理论的保护原理

根据现代控制技术的人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案,并分析了原理实现的可行性和技术难点。     

人工神经网络理论在控制领域中的应用综述

力图从人工神经网络的研究历史出发,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后,针对当前的自动控制领域所遇到的难点问题,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主要特征。     

辐射地板采暖在暖通空调工程中的应用

介绍了辐射地板采暖的特点，并用工程设计实例介绍辐射地板采暖在暖通空调工程中的应用。