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题名智能化空调设计负荷计算软件的开发
被引量:2
- 1
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作者
高立新
白桦
陆亚俊
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机构
哈尔滨工业大学市政环境工程学院
哈尔滨工业大学机电工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2004年第8期46-47,113,共3页
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文摘
为了解决目前已有空调负荷计算软件使用效率低 ,不符合设计人员思维习惯的弊病 ,本文将基于神经网络的专家系统技术与空调负荷“指标估算法”结合起来 ,开发了一套智能化空调负荷计算软件 ,对空调设计负荷计算的智能化进行了有益的尝试。该软件计算结果准确 ,特别适合于经验不足的设计人员使用。
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关键词
软件开发
智能化空调设计负荷计算软件
专家系统
神经网络
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Keywords
air-conditioning design load artificial neural networks expert system bp networks
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名空调设计冷负荷计算专家系统的开发
被引量:4
- 2
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作者
高立新
陆亚俊
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机构
哈尔滨工业大学
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出处
《暖通空调》
北大核心
2002年第5期90-92,共3页
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文摘
空调设计冷负荷计算具有“不确定性”和“预测性”的特点 ,为了解决目前空调工程设计中冷负荷设计值普遍偏大的弊病 ,将专家系统技术与空调冷负荷指标估算法结合起来 ,利用人工神经网络技术建立了一个空调设计冷负荷计算专家系统 ,该系统计算结果准确 ,特别适于经验不足的设计人员使用。
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关键词
空调设计
冷负荷
人工智能
专家系统
人工神经网络
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Keywords
air conditioning system, design cooling load, artificial intelligence, expert system, artificial neural networks
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名智能化空调冷负荷计算方法
被引量:7
- 3
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作者
高立新
陆亚俊
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机构
哈尔滨工业大学市政环境工程学院
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出处
《哈尔滨建筑大学学报》
北大核心
2001年第1期71-74,共4页
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文摘
由于目前使用的空调负荷计算软件忽略了设计冷负荷所具有的“不确定性”和“预测性”的特点,而且,这些软件的实用性差,使用效率低,难以满足空调设计人员的需要,因而导致空调系统设计中冷负荷设计值普遍偏大,冷机容量严重过剩,产生了惊人的浪费。为了解决这一问题,引入人工智能中的专家系统技术,利用人工神经网络理论,建立了智能化空调冷负荷计算系统。通过应用实例,充分表明:智能化空调冷负荷计算系统简单、实用,计算结果具有较高精度。
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关键词
智能化空调
冷负荷系数法
人工智能
计算方法
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Keywords
air conditioning design designing cooling load method of cooling load coefficient artificial intelligence expert system artificial neural networks feedforward network
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分类号
TU831.2
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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