基于BP神经网络的中央空调能量优化模型研究.pdf

"基于BP神经网络的中央空调能量优化模型研究" 本文研究基于BP神经网络的中央空调能量优化模型，旨在通过神经网络模型对中央空调系统的能量优化问题进行研究。该模型通过对神经网络模型的改进，实现了对中央空调系统的能量优化，降低了能耗，提高了系统的整体效率。 关键技术点： 1. BP神经网络模型：该模型使用BP神经网络算法，通过对样本数据的预处理和特征提取，建立了一个能够预测中央空调系统能量消耗的模型。 2. 数据预处理：作者对原始数据进行了预处理，筛选出有 效正 常数据，剔除无效数据，以确保模型的准确性和可靠性。 3. 模型改进：作者对经典BP神经网络模型进行了改进，使用有限时刻残差模型，提高了模型的预测精度和计算速度。 4. 模型组合：作者使用了多个BP神经网络模型的组合，通过对每个模型的预测结果进行加权平均，进一步提高了模型的预测精度。 研究结论： 1. 该模型可以有效地预测中央空调系统的能量消耗，降低了能耗，提高了系统的整体效率。 2. 该模型可以应用于实际的中央空调系统中，实现能源的高效利用和节能降耗。 3. 该模型可以为中央空调系统的智能控制和节能降耗提供理论依据和实践指导。 技术点解释： 1. BP神经网络模型：BP神经网络是一种常用的机器学习算法，用于解决回归和分类问题。该模型可以学习从输入数据中提取特征，并对输出结果进行预测。 2. 数据预处理：数据预处理是机器学习模型的重要步骤，旨在将原始数据转换为模型可以处理的格式。该步骤包括缺失值处理、异常值处理和数据 normalization等。 3. 有限时刻残差模型：有限时刻残差模型是一种改进的BP神经网络模型，使用有限时刻的残差来计算模型的损失函数，提高了模型的预测精度和计算速度。 4. 模型组合：模型组合是指将多个模型的预测结果进行加权平均，以提高模型的预测精度。该方法可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。 结论： 本文基于BP神经网络的中央空调能量优化模型研究，旨在解决中央空调系统的能量优化问题。该模型通过对神经网络模型的改进，实现了对中央空调系统的能量优化，降低了能耗，提高了系统的整体效率。该模型可以应用于实际的中央空调系统中，实现能源的高效利用和节能降耗。