【摘 要】
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为改善蓄冰中央空调系统控制性能及提高能效,开发了一种基于遗传算法的广义回归神经网络模型,用于预测蓄冰中央空凋逐时冷负荷.该模型以前一日已知的24 h室外温度为输入,以次日逐时冷负荷为输出,在遗传算法寻优网络平滑因子时,以均方差最小构造适应度函数.该模型克服了利用梯度下降法优化平滑因子时易陷入局部极值的缺点,通过对负荷预测值和计算值的比较分析验证了模型的有效性和精度,可用于蓄冰空调系统的动态优化控制
【机 构】
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中国科学院广州能源研究所,广东,广州,510640;中国科学院可再生能源与天然气水合物重点实验室,广东,广州,510640;广东海洋大学,海洋遥感与信息技术实验室,广东,湛江,524088
【出 处】
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第六届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议
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为改善蓄冰中央空调系统控制性能及提高能效,开发了一种基于遗传算法的广义回归神经网络模型,用于预测蓄冰中央空凋逐时冷负荷.该模型以前一日已知的24 h室外温度为输入,以次日逐时冷负荷为输出,在遗传算法寻优网络平滑因子时,以均方差最小构造适应度函数.该模型克服了利用梯度下降法优化平滑因子时易陷入局部极值的缺点,通过对负荷预测值和计算值的比较分析验证了模型的有效性和精度,可用于蓄冰空调系统的动态优化控制.
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