基于改进Elman网络的空调负荷预测

摘要：

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性，因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。 本文在介绍Elman网络与改进Elman网络的基础上，建立空调负荷预测模型，并分别对空调负荷进行预测。仿真结果表明，改进Elman网络在预测精度、动态特性方面明显优于Elman网络。

关键词： 建筑空调 空调设计 负荷预测 计算机仿真

作者: 郭式伟 吕建 张秀兰

作者单位: 天津城市建设学院 天津中怡建筑设计研究院

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国暖通空调制冷2008年学术年会

会议地点: 重庆

会议语种:中文

在线出版日期: 2008-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）