典型文献
基于动态温度调控的空调系统能耗预测
文献摘要：
针对动态温度调控的空调系统能耗预测问题,设计了动态温度调控策略并通过EnergyPlus仿真得到空调系统逐时能耗数据集.在采用集成方法分析能耗的基础上,建立改进PSO算法优化BP神经网络(improved particle swarm optimization-back propagation neural network,IPSO-BPNN)预测模型.集成聚类、分类和关联度分析方法挖掘空调系统能耗模式、确定预测模型的输入变量;设计非线性变化策略调整PSO算法的惯性权重和加速度因子,提高训练速度和优化效果;建立IPSO-BPNN模型对空调系统逐时能耗进行预测.结果 表明,收敛速度明显提高,且平均预测精度提高了3.4％.
文献关键词：
动态温度调控;能耗仿真;集成方法;预测模型;IPSO-BPNN
中图分类号：
[3]
交通运输（U）
/
铁路运输（U2）
/
车辆工程（U27）
/
一般性问题（U270）
/
车体构造及设备（U270.3）
/
车辆设备（U270.38）
/
采暖、通风、空气调节设备（U270.38+3）
作者姓名：
白燕;武璐璐;贺引娥;王玉英
作者机构：
西安建筑科技大学理学院,陕西西安710055
文献出处：
引用格式：
[1]白燕;武璐璐;贺引娥;王玉英-.基于动态温度调控的空调系统能耗预测)[J].系统仿真学报,2022(02):366-375
A类：
动态温度调控
B类：
空调系统能耗,能耗预测,调控策略,EnergyPlus,真得,逐时能耗,能耗数据,集成方法,算法优化,improved,particle,swarm,optimization,back,propagation,neural,network,IPSO,BPNN,集成聚类,关联度分析,非线性变化,策略调整,惯性权重,速度因子,提高训练,训练速度,优化效果,收敛速度,能耗仿真
AB值：
0.347728
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