"基于BP神经网络模型的大型公共建筑冷负荷预测"
本文主要介绍了基于BP神经网络模型的大型公共建筑冷负荷预测技术。冷负荷预测是公共建筑节能的一种重要技术,能够有效降低建筑空调能耗。BP神经网络模型是一种常用的冷负荷预测方法,具有自学习、自适应能力和容错性等优点。
BP神经网络模型的组成部分包括输入层、隐含层和输出层。输入层接收冷负荷相关的输入变量,隐含层对输入变量进行处理和学习,输出层输出预测的冷负荷值。BP神经网络模型的学习算法分为三个部分:正向传播、反向传播和记忆训练。
本文利用深圳某一大型公共建筑为例,应用BP神经网络模型对冷负荷进行预测。实验结果表明,BP神经网络模型对冷负荷和各输入变量具有很好的映射能力。该方法可以有效降低建筑空调能耗,提高建筑的能源效率。
知识点:
1.BP神经网络模型的组成部分包括输入层、隐含层和输出层。
2.BP神经网络模型的学习算法分为三个部分:正向传播、反向传播和记忆训练。
3.BP神经网络模型具有自学习、自适应能力和容错性等优点。
4.冷负荷预测是公共建筑节能的一种重要技术,能够有效降低建筑空调能耗。
5.BP神经网络模型可以应用于冷负荷预测,以提高建筑的能源效率。
详细说明:
BP神经网络模型是一种人工神经网络模型,能够学习和存贮大量的输入和输出之间的映射关系。该模型由输入层、隐含层和输出层组成。输入层接收冷负荷相关的输入变量,隐含层对输入变量进行处理和学习,输出层输出预测的冷负荷值。
BP神经网络模型的学习算法分为三个部分:正向传播、反向传播和记忆训练。正向传播是指输入数据通过网络的各层,得到输出结果。反向传播是指将输出结果与实际值比较,计算误差,并将误差反向传播回网络各层,以调整网络的连接权重。记忆训练是指网络通过训练,学习和存贮大量的输入和输出之间的映射关系。
本文利用深圳某一大型公共建筑为例,应用BP神经网络模型对冷负荷进行预测。实验结果表明,BP神经网络模型对冷负荷和各输入变量具有很好的映射能力。该方法可以有效降低建筑空调能耗,提高建筑的能源效率。
BP神经网络模型是一种有效的冷负荷预测方法,能够提高公共建筑的能源效率和节能效果。