【摘 要】
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本文应用人工神经网络技术对安装在空气处理单元(AirHandlerUnit,AHU)中的换热器建立了静态和动态神经网络模型.该模型的所有预测值基本都在实际测量值的95﹪～105﹪之间.实际测量值和神经网络模型预测值之间的平均相对误差(MeanRela-tiveError,MRE)小于2.5﹪,充分说明模型逼近实际对象的精确性.本文中同时给出了该神经网络模型的权值和阈值,它可以作为工程上一个很好的参
【机 构】
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东莞理工学院教务处,东莞,523106 东莞理工学院国际交流处,东莞,523808
【出 处】
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第二届国际智能、绿色建筑与建筑节能大会
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本文应用人工神经网络技术对安装在空气处理单元(AirHandlerUnit,AHU)中的换热器建立了静态和动态神经网络模型.该模型的所有预测值基本都在实际测量值的95﹪～105﹪之间.实际测量值和神经网络模型预测值之间的平均相对误差(MeanRela-tiveError,MRE)小于2.5﹪,充分说明模型逼近实际对象的精确性.本文中同时给出了该神经网络模型的权值和阈值,它可以作为工程上一个很好的参考.本文的实验结果显示,神经网络,尤其是BP神经网络,可以作为一个很容易的建模工具来获得空气处理单元中换热器的神经网络模型,同时也很容易应用在类似的热系统中.
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