基于模糊神经网络的供热负荷预测
- 详情
- 2021-08-07
- 简介
- 288KB
- 页数 5P
- 阅读 88
- 下载 32
首先在对供热负荷预测算法的发展现状主要成果阐述的基础上,对影响供热预测因素采用模糊量化的方式进行研究处理,并由此推断将模糊神经网络算法应用于供热负荷预测可以得到良好的效果.研究模型的设计核心是BP神经网络,即将模糊量化后的影响因素作为系统的输入值,去调整神经网络的权值,从而得到预测的网络模型.建立预测模型和预测策略后,可以采用Matlab科学计算软件开发程序对预测模型效果进行模拟仿真,结果表明,预测的结果能够满足要求,相对误差在合理的范围内,并且模糊神经网络算法比单纯神经网络算法具有更好的预测精度和鲁棒特性,从而达到节能的目的.且适应性强,可以应用到类似的供热工程上.
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于模糊神经网络的供热负荷预测 113KB
基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型 587KB
基于相似度与神经网络的协同短期负荷预测模型 277KB
基于小波神经网络的电力负荷预测 411KB
基于BP人工神经网络的空调降温负荷预测 1.2MB
基于小波变换的神经网络空调负荷预测研究 629KB
基于Bagging算法和遗传BP神经网络的负荷预测 277KB
用模糊神经网络对建筑物变形进行短期预测 130KB
基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究 162KB
基于模糊神经网络的建筑结构系统辨识 137KB