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供热系统换热站供热参数预测模型对比分析
被引量:
3
1
作者
朱佳
孙春华
+2 位作者
齐成勇
夏国强
陈佳丽
《建筑节能》
CAS
2020年第7期9-13,71,共6页
通过相关性分析确定了集中供热系统换热站供/回水均温的影响因素,进一步依据最小二乘拟合计算得到预测模型中历史供热参数的最佳周期,同时结合室外空气温度和室内温度作为模型输入参数,运用Matlab仿真模拟软件建立广义回归神经网络(GRNN...
通过相关性分析确定了集中供热系统换热站供/回水均温的影响因素,进一步依据最小二乘拟合计算得到预测模型中历史供热参数的最佳周期,同时结合室外空气温度和室内温度作为模型输入参数,运用Matlab仿真模拟软件建立广义回归神经网络(GRNN)、Elman递归神经网络(Elman)以及多元线性回归(MLR)预测模型,分别对未来18个时刻的供/回水均温进行仿真验证。分析预测结果发现,MLR预测模型的精度最高,GRNN预测模型精度略低于M LR,而Elman模型预测精度最低。
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关键词
供热参数预测
广义回归神经网络
Elman递归神经网络
多元线性回归
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职称材料
题名
供热系统换热站供热参数预测模型对比分析
被引量:
3
1
作者
朱佳
孙春华
齐成勇
夏国强
陈佳丽
机构
河北工业大学能源与环境工程学院
河北工大科雅能源科技股份有限公司
出处
《建筑节能》
CAS
2020年第7期9-13,71,共6页
基金
“十三五”国家科技支撑计划资助项目(2016YFC0700707)
文摘
通过相关性分析确定了集中供热系统换热站供/回水均温的影响因素,进一步依据最小二乘拟合计算得到预测模型中历史供热参数的最佳周期,同时结合室外空气温度和室内温度作为模型输入参数,运用Matlab仿真模拟软件建立广义回归神经网络(GRNN)、Elman递归神经网络(Elman)以及多元线性回归(MLR)预测模型,分别对未来18个时刻的供/回水均温进行仿真验证。分析预测结果发现,MLR预测模型的精度最高,GRNN预测模型精度略低于M LR,而Elman模型预测精度最低。
关键词
供热参数预测
广义回归神经网络
Elman递归神经网络
多元线性回归
Keywords
prediction of heating parameters
generalized regression neural network(GRNN)
Elman recursive neural network
multiple linear regression(MLR)
分类号
TU83 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
供热系统换热站供热参数预测模型对比分析
朱佳
孙春华
齐成勇
夏国强
陈佳丽
《建筑节能》
CAS
2020
3
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参考文献
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