首页|基于Elman神经网络的新风负荷预测研究

基于Elman神经网络的新风负荷预测研究

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
准确地预测新风负荷是空调系统的运维调节和节能优化的前提.但是目前传统的预测方法大多预测精度不准确.针对这个问题,在利用MATLAB仿真基础上,建立一种基于Elman型神经网络的新风负荷预测模型,考虑了室外天气(温度、湿度)、室内人数及节假日的时间特征值等动态因素,并与实测数值进行对比分析.仿真结果显示相对误差低于7％,最小误差中仅为0.12％,验证了Elman模型具有预测结果准确、学习效率高等优点,实例预测证明了Elman预测模型适用于新风负荷的预测.
A Fresh Air Load Forecasting Study Based on Elman Neural Network

李佳殷、周勃、乔清锋

展开 >

沈阳工业大学 建筑与土木工程学院,沈阳 110872

神经网络 Elman网络 新风负荷 负荷预测

辽宁省重点研发计划资助项目(辽宁省科技厅):

2017229002

2020

建筑节能(中英文)
中国建筑东北设计研究院有限公司

建筑节能(中英文)

CSTPCD
影响因子：0.695
ISSN：2096-9422
年,卷(期)：2020.48(3)
  • 6
  • 4