【摘 要】
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本文对大数据时代背景下的空调系统数据的介绍,通过分析BP人工神经网络的运算原理、拓扑结构与数学表达,提出了SPSS时序性分析与BP神经网络结合的预测模型,应用于空调系统逐
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本文对大数据时代背景下的空调系统数据的介绍,通过分析BP人工神经网络的运算原理、拓扑结构与数学表达,提出了SPSS时序性分析与BP神经网络结合的预测模型,应用于空调系统逐时负荷预测。以南京某办公建筑为例,提出了样本以工作日与非工作日分类,选择在预测日前一月作为样本时域,通过Matlab软件实现预测模型进行数据分析,相对误差保持在10%以下。
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