人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究

朱能; 史学宇; 刘俊杰; 杜进荣

doi:10.3969/j.issn.0253-4339.2002.02.008

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人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究

更新时间：2025-09-03

- 人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究
- The optimum study of neural network control in air conditioning system load prediction
- 制冷学报 2002年23卷第2期页码：35-38
- 作者机构：
  
  天津大学建工学院天津　300072 (朱能，史学宇，刘俊杰)，天津大学建工学院天津　300072(杜进荣
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.0253-4339.2002.02.008
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2002
- 稿件说明：
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朱能, 史学宇, 刘俊杰, 等. 人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究[J]. 制冷学报, 2002,23(2):35-38.

The optimum study of neural network control in air conditioning system load prediction[J]. Journal of refrigeration, 2002, 23(2): 35-38.
朱能, 史学宇, 刘俊杰, 等. 人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究[J]. 制冷学报, 2002,23(2):35-38. DOI： 10.3969/j.issn.0253-4339.2002.02.008.

The optimum study of neural network control in air conditioning system load prediction[J]. Journal of refrigeration, 2002, 23(2): 35-38. DOI： 10.3969/j.issn.0253-4339.2002.02.008.

摘要

人工神经网络预测系统可以对空调负荷进行有效的预测。本文通过利用神经网络预测对空调负荷的实际预测过程的研究，讨论了输入参数的选择和预处理、目标误差的确定、网络的学习率和训练次数等与预测效果之间的关系。对目标误差、网络的学习率和训练次数进行了具体的优化。该优化结果对今后开展利用神经网络的空调负荷预测工作有一定的参考作用。

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人工神经网络对空调负荷预测过程的优化研究

The optimum study of neural network control in air conditioning system load prediction

DOI：10.3969/j.issn.0253-4339.2002.02.008

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