论文摘要
针对空调能耗受室内外环境多因素影响而难以预测的问题,提出一种基于BP（Back Propagation）神经网络的空调能耗预测与监控系统。该方法将室外温湿度、房间冷热负荷、空调维持温湿度作为BP神经的输入,利用DeST分析并仿真在不同环境条件下的空调能耗。实验结果与样本数据比较可得,两者误差百分比在[-1.319%,1.270%]。为便于算法的实际应用,亦设计一套基于MVVM（Model-View-ViewModel）架构思想的空调能耗监测系统,并用Java将空调能耗预测方程进行封装。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王定奥,刘清惓,戴伟,浦玮
关键词: 空调能耗,系统设计,模型建立,神经网络,数据拟合,仿真实验
来源: 现代电子技术 2019年22期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,东南大学MEMS教育部重点实验室
基金: 国家公益性行业(气象)科研专项项目(GYHY200906037,GYHY201306079),国家自然科学基金(41275042),江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程项目(PAPD-Ⅱ)资助~~
分类号: TP183;TP277;TB657.2
DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.22.030
页码: 140-144
总页数: 5
文件大小: 2392K
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