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空调负荷预测的ANN法
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摘要：时刻变化的室内外环境对建筑物的冷负荷有着重要的影响。采用VB编制了人工神经网络(ANN)的通用BP算法程序。根据西安市参考年（TRY）气象参数，采用动态模拟程序计算了某办公楼4～9月逐时冷负荷。应用上述数据对ANN进行学习训练和测试。结果显示利用神经网络的预测值与计算值相吻合，说明人工神经网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。
关键词：人工神经网络 冷负荷 负荷预测
1 前言
空调系统的设计前提是设计日的负荷分布，系统主要设备的容量都是按设计日确定的。然而，根据美国制冷协会标准ARI 880-56提供的数据，75%～100%的负荷率仅占空调全年总运行时间的10%。随着《中华人民共和国节约能源法》的公布施行，空调系统节能日益受到广泛重视。人们需要根据时刻变化的室内外环境，在建筑物冷负荷预测的基础上，对空调系统进行优化和控制，以降低空调能耗。
在运用人工手段模仿人类智能行为的研究上有两种主导思想，即结构主义和功能主义。功能主义成了传统人工智能理论的研究基础。结构主义从分析人脑神经网络的微观结构入手，抓住人脑结构的主要特征，即简单的非线性神经元之间复杂而又灵活的连接关系，深刻揭示了人脑认识过程，创立了人工神经网络(ANN)的理论。
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