【摘 要】
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随着能源危机的爆发,建筑节能已成为我国可持续发展战略的重要组成部分,研究一种精准有效的建筑负荷预测方法是实现建筑供能系统的节能优化运行的重要基础。文章基于人工神经
【机 构】
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山东建筑大学信息与电气工程学院,山东省智能建筑技术重点实验室,山东师范大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773246,61374187)
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随着能源危机的爆发,建筑节能已成为我国可持续发展战略的重要组成部分,研究一种精准有效的建筑负荷预测方法是实现建筑供能系统的节能优化运行的重要基础。文章基于人工神经网络研究了一种建筑冷/热负荷智能预测新方法,采用改进的HCMAC神经网络作为预测模型,将粒子群优化与K-means聚类算法相结合,构建了一种新型的IKHCMAC神经网络预测模型,并借助TRNSYS模拟实验平台获得实验数据,与基于Kmeans聚类算法的HCMAC神经网络模型（KHCMAC）及经典IHCMAC神经网络模型相比较。结果表明：IHCMAC
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