| 基于改进BP神经网络的中央空调冷负荷预测研究 |
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| 引用本文： | 王蕾,张九根,李腾,陈实.基于改进BP神经网络的中央空调冷负荷预测研究[J].计算机测量与控制,2014,22(6):1690-1692. |
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| 作者姓名： | 王蕾 张九根 李腾 陈实 |
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| 作者单位： | 南京工业大学 自动化与电气工程学院,南京 211816; 江苏省建筑设计研究院有限公司,南京 210019;南京工业大学 自动化与电气工程学院,南京 211816; 江苏省建筑设计研究院有限公司,南京 210019;南京工业大学 自动化与电气工程学院,南京 211816; 江苏省建筑设计研究院有限公司,南京 210019;南京工业大学 自动化与电气工程学院,南京 211816; 江苏省建筑设计研究院有限公司,南京 210019 |
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| 摘 要： | 针对中央空调系统冷负荷预测中BP神经网络预测收敛慢,易陷入局部最优,精度相对低的缺点,采用了收敛速度快,全部搜索能力强的粒子群优化算法进行改进,同时对BP结构中的输入参数,添加控制误差反馈参数,形成了基于粒子群与控制误差回馈的BP神经网络预测技术;其预测精度较BP神经网络和粒子群BP神经网络分别提高5.94%和0.82%。
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| 关 键 词： | 负荷预测 BP神经网络 粒子群算法 误差反馈 |
| 收稿时间： | 2014/1/6 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/2/28 0:00:00 |
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