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曹双华 《建筑热能通风空调》2007,26(6):18-22
在许多领域的计算与应用中,常需借助室外干球温度的逐时资料。以可照时数为依据,可把室外干球温度划分为两大部分,分别为室外干球温度日段与夜段部分。本文通过改进递归神经网络,以气象站记录的室外干球温度日4值历史数据以及它的影响因素为基础,再结合室外干球温度日段部分的特性,建立了室外干球温度日段逐时预测模型。预测结果显示所建立的模型是合理可靠的。 相似文献
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地板送风系统的送风口设置使人体处于风口射流区,因此对送风口的特性描述在很大程度上影响模拟的准确性。本文采用3种数值模型对旋流风口进行模拟,并就送风口附近的风速分布及轴心速度衰减等与试验数据进行对比,以确定模拟旋流风口的最优数值模型。结果表明,与采用真实的旋流风口模型相比,分别定义3个分速度入口边界条件的方法可以准确模拟旋流风口的室内流场,且网格数量大幅减少。 相似文献
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通过改进递归神经网络,以气象站记录的室外干球温度日4值历史数据及部分影响因素为样本,结合室外干球温度日段部分的特性,建立了室外干球温度日段逐时预测模型.预测结果表明所建立的RBPN模型合理可靠. 相似文献
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