基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

编号 zgly0000286362

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

作者 杨喜  张敏琦 

作者单位 后勤工程学院军事建筑与环境工程系  国家林业局昆明勘察设计院 

母体文献 重庆大学学报: 自然科学版 

年卷期 2002,25(8)

页码 25-27,31

年份 2002 

分类号 TU831  TB657 

关键词 模型  负荷预测  神经网络  Elman网络  空调系统 

文摘内容 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。针对这个特点, 建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型, 并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果, 仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点, 说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。