【摘 要】
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负荷预测对通信基站新风系统的节能运行具有重大意义。针对传统通信基站新风控制系统存在模型固定和智能性差的问题，提出了一种基于BP神经网络的通信基站新风系统负荷预测模型。基于历史运行数据统计分析了风机挡位影响因素，利用灰色关联分析法确定了负荷预测模型的输入因子，对运行数据预处理以建立样本库，利用样本库训练BP神经网络，采用遗传算法（GA）动态自适应优化其初始权值和阈值，最后建立通信基站新风系统负荷预测
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负荷预测对通信基站新风系统的节能运行具有重大意义。针对传统通信基站新风控制系统存在模型固定和智能性差的问题，提出了一种基于BP神经网络的通信基站新风系统负荷预测模型。基于历史运行数据统计分析了风机挡位影响因素，利用灰色关联分析法确定了负荷预测模型的输入因子，对运行数据预处理以建立样本库，利用样本库训练BP神经网络，采用遗传算法（GA）动态自适应优化其初始权值和阈值，最后建立通信基站新风系统负荷预测模型。研究结果表明：T时刻室外温度、室内温度和新风系统负荷是影响T+1时刻新风系统负荷的关键因素。预测结果验证了通信基站新风系统负荷预测模型的可行性和有效性。该模型可辅助传统控制系统使其控制更加灵活，且应对复杂领域时应变处理能力更强。
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