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人工神经网络预测供热系统供水温度

论文作者胡江涛1、2，王新轲1，刘罡1杂志期数2019年3月刊
关键词BP神经网络；Elman神经网络；供水温度预测；室内温度
作者单位（1.西安交通大学人居环境与建筑工程学院，陕西西安710054；2.成都市青羊区政府投资项目评审中心，四川成都610015）
建立供热试验系统，试验数据为供水温度、室内温度、室外温度、太阳辐照度，数据采集时间间隔设定为0.5 h。选取BP神经网络、Elman神经网络，将室内温度、室外温度、太阳辐照度作为输入数据，对供水温度进行预测。选用500组试验数据，对神经网络进行优化训练，确定输入层输入数据组数量以及其他参数。选用50组试验数据，对两种神经网络预测供水温度的准确性进行验证。在2018年2月4日、5日分别进行BP神经网络、Elman神经网络预测能力评价（室内温度设定为16 ℃）。两种神经网络的输入数据组数量均为7组（即为实现供
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