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本文以城建国际大厦冷源系统的检测数据为依据,利用BP神经网络,建立了空调负荷预测模型,并取得了较好的结果。文章进一步分析了可能存在的误差及提高预测精度的方法。 相似文献
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科学地预测城市需水量对城市的发展具有十分重要的意义.采用BP人工神经网络方法对阿克苏城市需水量进行预测,取得满意的效果,论证此种预测方法的可行性和有效性. 相似文献
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介绍了基于AdaBoost的多神经网络集成预测方法。集成方法的预测结果优于其他方法的预测结果,这一点在理论上和经验上已经得到证明。AdaBoost是适用于时间序列预测的集成方法。基于AdaBoost算法,采用多个BP神经网络训练随机生成的风速样本,再由多个训练结果生成最终的风速预测值。用该方法预测的误差低于用单一BP神经网络进行的预测,其分析和仿真结果表明了其优越性。 相似文献
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根据光伏组件的构成,将影响组件价格的因素分为技术因素和非技术因素,并采用网站数据采集法和专家咨询法确定各主要因素的分项价格,构建BP神经网络预测模型,在此基础上利用Matlab内置的Neural Net Fitting模块对组件价格进行预测,结果表明BP神经网络对组件价格预测的相关性较好,预测价格与实际价格偏差率为-2.62%~2.11%,预测结果可接受度为89.47%,预测精度满足实际需要,为光伏项目的顺利实施提供了辅助决策依据。 相似文献
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基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的逼近能力和自学习能力,以汽油机工况参数、状态参数和喷水控制参数为输入,分别建立多输入/单输出的点火提前角、油耗和排放预测模型;以试验设计和发动机台架的实测数据为基础构建、训练模型,用均方差评价网络训练与拟合效果;用相关系数判断输出值与目标值之间的密切程度;... 相似文献
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针对传统BP神经网络反演渗透参数的准确性很大程度依赖于初始权值和阈值的选择的问题,引入全局寻优能力极强、待调参数较少、收敛速度快的思维进化算法优化BP神经网络,以弥补传统BP神经网络在解决该问题时拟合能力有限、容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,进而提出了思维进化算法优化BP神经网络反演渗透参数的新方法。对某混凝土面板堆石坝进行渗透参数反演结果表明,与传统BP神经网络相比,思维进化算法优化BP神经网络具有更好的泛化能力,反演得到的渗压测点水头与实际值吻合更好,渗透参数符合实际。 相似文献
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油冷器作为发动机散热部件之一,压降和换热量是评估其性能的重要指标,但油冷器中传热与流动规律错综复杂,所以对其压降和换热量进行预测存在一定难度。本研究提出了一种基于BP神经网络和特征工程的预测方法。该方法通过实验获得不同结构类型下冷油器数据,对样本数据进行插值和增强等方法解决样本量分布不均的问题,并根据相关性计算Shah-Focke关联式、Gray and Web关联式、A.R.Wieting关联式等相关经验公式与本文实验结果相关性,并筛选出相关性最高的关联式来构造新特征,最后利用BP神经网络模型进行预测。结果表明,Shah-Focke关联式与本文实验结果相关性最高,且该经验公式特征的引入对模型有积极影响,预测精度提升50%,令压降预测误差为6%,换热量预测误差为4%。 相似文献
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汽轮机低压缸质量流量的实时监测对极寒地区大型供热机组具有重要意义,但却存在难以在现场直接测量的问题。提出了一种基于BP神经网络的供热机组低压缸质量流量在线监测方法。以机组负荷、主蒸汽流量、主蒸汽压力和中压缸排汽压力作为输入,以低压缸质量流量为输出,建立BP神经网络计算模型,利用插值方法获取样本数据。最后,基于PI数据平台开发了汽轮机低压缸质量流量的实时监测系统,并在2台600MW供热机组上进行了实际应用测试。结果表明,该系统给出的常运行工况监测值与经验值是相吻合的,对极寒温度下机组低负荷、大流量供热运行时的空冷岛防冻预警具有一定的指导意义。 相似文献
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滑坡位移时间序列预测对滑坡灾害预警和防治具有重要意义。滑坡位移时间序列具有高度的非线性特征,含有大量噪音且采用常规非线性模型难以准确预测。对此,提出基于小波分析(WA)—灰色BP神经网络的滑坡位移预测模型。该模型先采用小波分析法将滑坡位移时间序列分解为不同频率分量的滑坡子位移,然后采用灰色BP神经网络对各滑坡子位移进行预测,在此基础上将预测得到的各子位移值相加,最终得到预测出的滑坡位移值。以GPS监测获得的郑家大沟滑坡#1监测点的位移时间序列为例,采用WA-灰色BP神经网络模型对其位移进行预测,并与WA-BP神经网络模型及未进行小波分析的单独灰色BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,WA-灰色BP神经网络模型准确预测出郑家大沟滑坡#1监测点的位移值,且具有比WA-BP神经网络模型和单独灰色BP神经网络模型更高的预测精度。 相似文献
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为了保障输电网的安全运行,输电线路覆冰厚度预测极为重要。将人工神经网络原理引入输电线路覆冰厚度预测中,并针对BP网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷,提出了基于GA和BP的预测模型。实例研究证明GA-BP模型相比较BP模型,能更有效地预测输电线路覆冰厚度。 相似文献
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