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东莞大金空调负荷的神经网络工程规划


    东莞大金空调负荷的神经网络模型实习工程规划中影响空调负荷的因数有许多,关于恣意一个负荷核算的房间来说,有房间用处、房间温度,房间相对湿度,房子面积,房子相对湿度等等,而关于规划人员来说,最终要得到的最基本数据只要三个,房间冷负荷,房间热负荷和房间湿负荷。依据这些输入输出参数的特色树立的BP神经网络结构如所示。
  在所示东莞大金空调负荷BP神经网络中,规划了一个输入层、一个输出层和两个隐含层,每层节点数能够依据实习情况选定。用户在输入层输入需求的参数今后,网络的隐层主动依据它对样本数据总结出的规矩和函数联系式发生必定的输出。这个进程并不是对样本数据进行简略的插值运算或拟合运算,也不是得到一组微分方程后进行的解析运算,它是一种相似大脑思想的杂乱进程的智能运算。隐层的功用即是这个运算进程,仅仅这个运算进程是由核算机通过神经网络主动完结的,不是编程人员预先设置的算法规矩。
  空调负荷神经网络要完结非常杂乱的核算进程,网络中各层节点的权值是非常重要的,但这些权值是通过学习练习才干断定。为了进行学习练习,需求收集很多样本数据,然后通过学习练习,神经网络主动总结出了输入与输出数据之间的某种杂乱联系,并将这种联系用权值表示出来,这样,输入与输出样本数据之间的杂乱联系就能应用于非样本数据了,此刻,东莞大金空调负荷神经核算BP网络就真实树立起来。由此可见,神经网络抛弃了线性系统和传递函数的概念,着重从实习中总结经验。关于暖通空调规划人员来说,是一种全新的办法。这种办法抛弃了种种杂乱的微分方程、核算公式、主观因素等,它本身的原理虽然非常杂乱,但通过很多实习证明是正确的。
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