[发明专利]一种基于BP神经网络的空调长效性能预测方法有效
| 申请号： | 201410267716.8 | 申请日： | 2014-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN104091045B | 公开（公告）日： | 2017-04-19 |
| 发明（设计）人： | 巫江虹;张才俊 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司44245 | 代理人： | 蔡茂略 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的空调长效性能预测方法，包含以下顺序的步骤确定空调长效性能评价指标；获取影响空调长效性能的参数量；对所述参数量数据进行预处理；对经过预处理的参数量进行制冷/制热发生时间加权计算，把加权计算后的参数作为BP神经网络结构的输入参数，即空调长效性能预测的输入参数；确定BP神经网络结构；对BP神经网络进行训练；输入BP神经网络结构的输入参数，通过训练好的BP神经网络计算输出结果，输出结果即为空调长效性能的预测值。本发明的方法，综合考虑空调在实际使用过程中性能下降情况，实现准确预测经过长时间使用后的空调性能，也为将来空调能效标准的制定提供一个参考。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 空调 长效 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的空调长效性能预测方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：S1.确定空调长效性能评价指标；所述的空调长效性能评价指标其中APFo是经过长期使用后空调的全年能源消耗率，APF是出厂时空调的全年能源消耗率；S2.获取影响空调长效性能的参数量；S3.对所述参数量数据进行预处理；S4.对经过预处理的参数量进行制冷/制热发生时间加权计算，把加权计算后的参数作为BP神经网络结构的输入参数，即空调长效性能预测的输入参数；S5.确定BP神经网络结构；S6.对BP神经网络进行训练；S7.输入BP神经网络结构的输入参数，通过训练好的BP神经网络计算输出结果，输出结果即为空调长效性能的预测值。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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