【摘 要】
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本文提出了一种采用双层的BP神经网络来对分体式空调的进行性能预测的建模方法。针对多输入多输出的双层BP神经网络,对样本中的输出数据批次进行归一化处理以得到更均衡的拟
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本文提出了一种采用双层的BP神经网络来对分体式空调的进行性能预测的建模方法。针对多输入多输出的双层BP神经网络,对样本中的输出数据批次进行归一化处理以得到更均衡的拟合效果。利用实验得到神经网络模型所需的学习样本和预测数据进行模型训练和验证。结果表明,双层BP神经网络模型能够根据压缩机频率、膨胀阀开度和室外风机转速来预测出空调实际运行中的制冷量和EER,制冷量预测平均误差2. 14%,EER预测平均误差2. 98%,精度较高,有利于分体式变频空调的进行系统优化和智能设计。
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