10.3969/j.issn.1009-0134.2010.05.032
基于RBF神经网络的VAV空调系统
变风量空调系统具有非线性和动态特性.目前,在VAV空调控制领域应用最广泛的神经网络是静态前馈Bp神经网络,而RBF是在Bp人工神经网络基本结构的基础上,通过存储内部状态使其具备映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力.文中分别采用Bp神经网络与RBF神经网络建立模型,对VAV空调系统的少量参数的数据进行仿真预测,经比较分析,证明后者具有收敛速度快、预测精度高的特点.这表明利用RBF回归神经网络建模是可行的,其在VAV空调控制系统的研究领域有着较好的应用前景.
RBF神经网络、BP神经网络、VAV空调系统
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TP273(自动化技术及设备)
2010-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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