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1.
当前多数冰蓄冷空调冷负荷动态预测方法中,由于模型输入变量与输出结果相关性差、信息冗余度高等原因,导致多数预测模型在预测精度和收敛速度方面都未达到理想的预测效果,因此,提出一种改进的PSO-BP神经网络算法预测大型公共建筑的冷负荷。对于输入变量与输出结果采用灰色关联度分析,消除样本输入变量对数的耦合性,确定影响冰蓄冷空调系统冷负荷的关键性因素,将其作为输入变量,预测冰蓄冷空调系统动态冷负荷。结果表明:T时刻室外空气温度、T-1 h时刻室外空气温度、T时刻室外空气湿度、T时刻太阳辐射强度、T-1 h时刻太阳辐射强度、T-1 h时刻空调冷负荷是影响T时刻冰蓄冷空调系统冷负荷的关键因素,并以此作为预测模型的输入变量。相对于传统PSO-BP神经网络全输入变量预测算法,该模型预测结果精确度更高、收敛速度更快。 相似文献
2.
利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017~2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。 相似文献
3.
建筑能耗模拟典型年中气象参数权重的确定 总被引:2,自引:1,他引:1
在建筑能耗模拟用典型年的生成中,传统的Finkelstein-Schafer统计方法对气象参数赋予了固定的权重因子,但有关研究表明,由于地域间气象资源不同,气象参数权重因子的固化有待商榷。针对挑选典型年时气象参数权重因子统一与否对典型年挑选结果和建筑能耗模拟准确性的影响问题,选同一建筑热工分区中寒冷地区的代表城市北京和拉萨,分别使用FS方法和主成分法进行了典型年的挑选,并对典型公共建筑建模进行了能耗模拟分析。结果表明:FS统计方法适于表征单独气象参数的长期相似性,但存在对太阳辐射参数权重赋予过大的问题,适用于太阳能丰富地区;而主成分法适合寻求当地气象资源的本质特征,使用主成分法时对气象参数的选择尤为重要。 相似文献
6.
7.
8.
9.
针对大型公共建筑能耗、环境质量等典型特征,建立了包括能源、资源、生态环境等关键性能因子(Key Performance Indicators,KPIs)的大型公建可持续性评价指标体系。使用统筹熵权法确定了各指标权重,利用模糊综合评价方法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,FCE)建立大型公共建筑可持续性评价模型;开发设计了大型公建可持续性监测与评价信息化系统。为实现具有节能、健康特性的可持续性大型公建提供理论与技术基础。 相似文献
10.
气候变暖已对建筑全生命周期的运行状况产生了不可忽略的影响,准确评估气候变化下的建筑能耗对建筑方案设计和既有建筑的节能改造具有重要意义。进行气候变化下建筑能耗的精确预测,必须拥有未来的逐时气象数据。以寒冷地区北京和夏热冬暖地区广州为研究对象,将挑选的两个城市典型气象年为基线气候,结合全球模式下的预测气象数据,应用变形法修正TMY的气象参数,得到直至本世纪末的10个节点年逐时气象文件,并进行了全年能耗模拟,预估了两个城市的办公建筑在气候变化下建筑能耗的变化趋势。结果表明:在两种预测排放情景下,干球温度、含湿量和太阳辐射均呈增加趋势;北京采暖能耗显著降低、制冷能耗增加,总能耗减少,广州采暖能耗降低、制冷能耗显著增加,总能耗增加。 相似文献