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针对变风量空调（VAV）系统具有大时滞、高度非线性和输入量多的特点，提出了变结构模糊神经网络预测优化控制算法，采用正一逆模糊神经网络建立VAV系统的预测模型，通过混合学习算法对变结构模糊神经网络的前、后件参数进行辨识，并对该系统进行仿真研究，达到了较好的控制效果。
变结构模糊神经网络预测控制在变风量空调系统中的应用
【摘 要】
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针对变风量空调（VAV）系统具有大时滞、高度非线性和输入量多的特点，提出了变结构模糊神经网络预测优化控制算法，采用正一逆模糊神经网络建立VAV系统的预测模型，通过混合学习算法对
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院
【出 处】
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黑龙江科技信息
【发表日期】
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2013年32期
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