中央空调工程设计报价对空调负荷的神经网络模型的输入输出参数挑选与收集依据神经网络的特色，空调负荷神经核算网络中的输入参数是用户能够很方便地断定、不带主观因素的实践值，这样就不用像传统的核算方法那样需求输入包含一时无法断定的各种参数，如窗墙的布局、面积等。一样，空调负荷神经核算网络中的输出参数应该是简单丈量的客观参数，在房间规划负荷核算网络中，中央空调工程设计报价对只适合以结尾的能直接用来挑选冷冻机组、风机盘管等设备的负荷容量作为输出参数。一般，布局或参数上略有不同的大楼所选设备的容量可能是一样的，一样，即便同一类房间的围护布局有某些不同，所得到的空调规划负荷可能是一样的。因此，上述房间负荷核算网络中的输入参数中没有说到围护布局材料等，事实上，这些参数在计划规划阶段是无法精确得到的，即便规划时准断界说为某一类围护布局，在施工过程中也可能会因为各种原因此改动其导热特性。理论上，这是不正确的，但在工程上是答应的，它能够满意工程规划需求。神经网络并不是全能的，空调负荷神经核算法也不能处理空调负荷核算中的一切疑问，但它作为一种新思路处理工程规划中的实践疑问是彻底可行的。
　　空调负荷神经核算网络中输入输出样本数据的收集是一项重要而艰巨的使命。神经网络的样本一般都是不计其数的。一般能够经过实测获取样本数据。中央空调工程设计报价对对建筑物的室表里参数进行现场实测，得到各空调房间的温度、相对湿度、人员密度、房间和围护布局的几许尺度及室外气候材料等输入参数；一起，相应于各组输入参数，丈量各房间的送风量并核算出实践运转所需求的设备负荷，或许直接丈量冷热源机组、空调机组（风机盘管）等设备的容量得到相应的规划负荷等输出参数。也能够从各大规划院获取空调规划原始材料和负荷核算结果，并依据工程建成后使用者的反响的好坏来取舍某些数据，必要时到现场实测一些数。