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为提高空调冷负荷预测精度,本文提出了基于PSO-BP算法的神经网络模型。将PSO算法与BP神经网络相结合,对大型商场的空调样本数据进行冷负荷预测实验。结果表明,与BP神经预测算法相比,该算法的预测精度更高,运行速度更快。
基于粒子群神经网络的空调冷负荷短期预测
【摘 要】
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为提高空调冷负荷预测精度,本文提出了基于PSO-BP算法的神经网络模型。将PSO算法与BP神经网络相结合,对大型商场的空调样本数据进行冷负荷预测实验。结果表明,与BP神经预测算
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【出 处】
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建筑热能通风空调
【发表日期】
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2018年5期
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