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采用人工神经网络,可利用较少的输入参数建立地源热泵空调系统负荷预测模型,以南京市某地源热泵空调系统为实测对象.根据实测的逐时负荷数据建立了人工神经网络负荷预测模型,并进行了预测.结果表明,该模型能够精确地预测一个单元未来24小时的逐时负荷,预测误差为5.20％左右.
基于运行数据人工神经网络的空调系统逐时负荷预测
【摘 要】
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采用人工神经网络,可利用较少的输入参数建立地源热泵空调系统负荷预测模型,以南京市某地源热泵空调系统为实测对象.根据实测的逐时负荷数据建立了人工神经网络负荷预测模型,并进行了预测.结果表明,该模型能够精确地预测一个单元未来24小时的逐时负荷,预测误差为5.20％左右.
【机 构】
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中国建筑科学研究院,北京 100013
【出 处】
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第九届既有建筑改造技术交流研讨会
【发表日期】
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2017年6期
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