文献类型：期刊文章

作　　者：杨嘉[1] 吴祥生[1] 王宁[1] 张敏琦[2]

机构地区：[1]后勤工程学院军事建筑与环境工程系,重庆400041 [2]国家林业局昆明勘察设计院,昆明650031

出　　处：《重庆大学学报（自然科学版）》

基　　金：总后勤部重点项目 (YFBJ -0 10 1)

年　　份：2002

卷　　号：25

期　　号：8

起止页码：25-27

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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。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网络结构的建模效果 ,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。

关 键 词：模型  负荷预测 神经网络 ELMAN网络 空调系统  

分 类 号：TU831] TB657]