基于BP神经网络的热水器用户洗浴行为预测
针对电热水器用户设置目标温度不合理或未及时用水造成的资源浪费等问题,本文提出了一种控制方法:在充分学习用户每天各个时间段的用水习惯后,推出该用户的用水规律,预测次日该时间段是否用水,用BP神经网络预测出该用水时间段的目标温度和加热起点,机器在用水时间点前自行加热到目标温度.本方法不但为用户在用水前加热到合理的目标温度,而且通过实验对比,能节约能源7.25％以上,目标温度预测相关系数在0.98以上.本文提出的方法为响应国家节能减排号召提供了一种可行的控制方案.
电热水器 用水预测 用户习惯 目标温度 BP神经网络
王爽 盛保敬 陈小雷 张斌
青岛经济技术开发区海尔热水器有限公司,266100
国内会议
宁波
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2016-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）