【摘 要】
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针对单纯的机理建模方法难以准确预测变风量空调系统（VAV）的参数,利用BP神经网络构建了变风量空调系统的预测模型,并将遗传算法与BP网络相结合,提出运用遗传算法对神经网络的权
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针对单纯的机理建模方法难以准确预测变风量空调系统（VAV）的参数,利用BP神经网络构建了变风量空调系统的预测模型,并将遗传算法与BP网络相结合,提出运用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行遗传搜索,寻优后再进行BP运算,以克服BP算法收敛速度慢、易陷入局部解的缺点;通过实验平台采集了大量数据对所建模型进行训练和验证,结果表明,模型对空调送风参数以及房间温湿度的预测结果与实测数据能很好拟合,精确度高,泛化能力强.
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