基于神经网络的中央空调粒子群优化算法研究
根据中央空调各个设备的历史状态和耗电量等数据,建立基于神经网络的数学模型,并用粒子群优化算法对模型进行求解,得到模型输出变量数值的平均误差为1.65,还得到优化设备转速和设备状态两种情况的系统效率分别提高5.56%和10.87%.研究结果对中央空调系统节能具有实际的指导意义.
神经网络、粒子群优化算法、节能
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TM925.12;TP183
广东省大学生攀登计划培育项目pdjh2017b0658;广东农工商职业技术学院优秀青年学者项目xykt1701
2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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