| 基于APSO优化算法的GCHP系统神经网络预测控制 |
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| 引用本文： | 王桂洋,张亚庭.基于APSO优化算法的GCHP系统神经网络预测控制[J].计算机测量与控制,2014(1). |
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| 作者姓名： | 王桂洋 张亚庭 |
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| 作者单位： | 北京工业大学 电子信息与控制工程学院,北京,100124 |
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| 摘 要： | 针对地源热泵(GCHP)系统的能量消耗问题,提出了一种基于自适应粒子群(APSO)优化算法和最邻近聚类径向基神经网络(RBFNN)建模的预测控制策略;首先,利用神经网络建立系统的输出预测模型,然后通过粒子群的滚动优化算法求解得到最优控制量;仿真结果表明,该方法能够在满足负荷要求的前提下,有效地降低GCHP系统在运行过程中的能量消耗。
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| 关 键 词： | 地源热泵系统 径向基神经网络 自适应粒子群算法 预测控制 |
RBFNN Predictive Control for GCHP System with APSO Algorithm |
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| Wang Guiyang,Zhang Yating.RBFNN Predictive Control for GCHP System with APSO Algorithm[J].Computer Measurement & Control,2014(1). |
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| Authors: | Wang Guiyang Zhang Yating |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | ground-coupled heat pump system radial basis function neural network adaptive particle swarm optimization algorithm predictive control |
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