[发明专利]基于模拟退火算法优化BP神经网络的空调冷负荷预测方法有效
| 申请号： | 202010414114.6 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111598224B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 于军琪;黄馨乐;赵安军;王福 | 申请（专利权）人： | 西安建筑科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;F24F11/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 李鹏威 |
| 地址： | 710055 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于模拟退火算法优化BP神经网络的空调冷负荷预测方法，选取影响T时刻空调冷负荷的输入变量，输入变量包括T时刻的室外空气温度以及T时刻之前的室外空气温度、T时刻的太阳辐射量以及T时刻之前的太阳辐射量、T时刻的相对湿度、T时刻的室外风速和T时刻之前的空调冷负荷，利用关联度分析法分析输入变量与T时刻空调冷负荷的相关性，剔除关联度低于0.8的输入变量，保留剩余输入变量；根据保留的输入变量的个数以及T时刻空调冷负荷建立BP神经网络；利用模拟退火算法优化BP神经网络；利用优化后的BP神经网络进行负荷预测，得到预测值。本发明克服了BP神经网络在权值选择上的随机性，降低了空调冷负荷预测偏差大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模拟 退火 算法 优化 bp 神经网络 空调 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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