【摘 要】
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建立供热试验系统,试验数据为供水温度、室内温度、室外温度、太阳辐照度,数据采集时间间隔设定为0.5h。选取BP神经网络、Elman神经网络,将室内温度、室外温度、太阳辐照度作
【机 构】
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西安交通大学人居环境与建筑工程学院,成都市青羊区政府投资项目评审中心
【基金项目】
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西安市科技局高校院所人才服务企业工程项目(20170708CG/RC041(XAJD002)),西安交通大学创新创业项目,中建集团科技研发课题(CSCEC-2016-Z-6).
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建立供热试验系统,试验数据为供水温度、室内温度、室外温度、太阳辐照度,数据采集时间间隔设定为0.5h。选取BP神经网络、Elman神经网络,将室内温度、室外温度、太阳辐照度作为输入数据,对供水温度进行预测。选用500组试验数据,对神经网络进行优化训练,确定输入层输入数据组数量以及其他参数。选用50组试验数据,对两种神经网络预测供水温度的准确性进行验证。在2018年2月4日、5日分别进行BP神经网络、Elman神经网络预测能力评价(室内温度设定为16℃)。两种神经网络的输入数据组数量均为7组(即为实现供水温
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