【摘 要】
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变风量空调系统具有非线性和动态特性。目前，在VAV空调控制领域应用最广泛的神经网络是静态前馈Bp神经网络，而RBF是在Bp人工神经网络基本结构的基础上，通过存储内部状态使其具备
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变风量空调系统具有非线性和动态特性。目前，在VAV空调控制领域应用最广泛的神经网络是静态前馈Bp神经网络，而RBF是在Bp人工神经网络基本结构的基础上，通过存储内部状态使其具备映射动态特征的功能，从而使系统具有适应B寸变特性的能力。文中分别采用Bp神经网络与RBF神经网络建立模型，对VAV空调系统的少量参数的数据进行仿真预测，经比较分析，证明后者具有收敛速度快、预测精度高的特点。这表明利用RBF回归神经网络建模是可行的，其在VAV空调控制系统的研究领域有着较好的廊用前景。
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