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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>如何使用NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行熱負荷預(yù)測中關(guān)鍵影響因素的分析

如何使用NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行熱負荷預(yù)測中關(guān)鍵影響因素的分析

2018-11-22 | rar | 1.17 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  在區(qū)域供熱(DH)網(wǎng)絡(luò)中 , 精確預(yù)測熱負荷已被認為是提高效率和節(jié)省成本的重要環(huán)節(jié)。為了提高預(yù)測精度,研究不同影響因素對熱負荷預(yù)測的影響極為重要。使用引入不同影響因素的效據(jù)集訓(xùn)練得到帶外部輸入的非線性自回歸(NARX)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并比較其預(yù)測性能,以討論直接太陽輻射和風(fēng)速對熱負荷預(yù)測的影響程度。實驗結(jié)果表明,直接太陽輻射和風(fēng)速都是熱負荷預(yù)測中的關(guān)鍵影響因素。只引入風(fēng)速時,預(yù)測模型的平均絕對百分比誤差(MAPE)和均方根誤差(RMSE)均低于只引入直接太陽輻射,同時引入風(fēng)速和直接太陽輻射能夠得到最佳的模型預(yù)測性能,但是對于MAPE和RMSE降低的貢獻不大。

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