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基于RBF神经网络的VAV空调系统

Simulation of VAV air-conditions system based on elman neural network
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摘要 变风量空调系统具有非线性和动态特性。目前,在VAV空调控制领域应用最广泛的神经网络是静态前馈Bp神经网络,而RBF是在Bp人工神经网络基本结构的基础上,通过存储内部状态使其具备映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力。文中分别采用Bp神经网络与RBF神经网络建立模型,对VAV空调系统的少量参数的数据进行仿真预测,经比较分析,证明后者具有收敛速度快、预测精度高的特点。这表明利用RBF回归神经网络建模是可行的,其在VAV空调控制系统的研究领域有着较好的应用前景。
作者 肖会芹
机构地区 湖南工业大学电气工程系
出处 《制造业自动化》 北大核心 2010年第5期112-115,共4页 Manufacturing Automation
关键词 RBF神经网络 BP神经网络 VAV空调系统
分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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参考文献4

二级参考文献11

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共引文献12

制造业自动化
2010年 第5期

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