[发明专利]差分并行HCMAC神经网络双侧变流量地源热泵系统功耗预测方法有效
| 申请号： | 201710380610.2 | 申请日： | 2017-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN107122569B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 李慧;魏建平;王桂荣;袁茂荣 | 申请（专利权）人： | 山东建筑大学 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250101 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种差分并行HCMAC神经网络双侧变流量地源热泵系统功耗预测方法，通过确定地源热泵系统功耗预测模型的输入；根据样本数据的特点将样本数据空间划分为多个子空间，确定每个子空间输出的参考值，得到每个子空间输出的差分，利用HCMAC神经网络子模型学习输出的差分值；将待预测的样本输入到构建的差分并行HCMAC神经网络，得到地源热泵系统功耗预测结果。本发明预测精度远远高于常规的HCMAC神经网络模型预测精度，可用于双侧变流量地源热泵系统的运行功耗预测。 | ||
| 搜索关键词： | 并行 hcmac 神经网络 双侧变 流量 源热泵 系统 功耗 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种差分并行HCMAC神经网络双侧变流量地源热泵系统功耗预测方法，其特征是：包括以下步骤：(1)确定地源热泵系统功耗预测模型的输入；(2)根据样本数据的特点将样本数据空间划分为多个子空间，确定每个子空间输出的参考值，得到每个子空间输出的差分，确定每个HCMAC子模型的量化级数及神经网络网格划分。(3)根据样本学习数据学习DPHCMAC每个子模型神经网络权度系数。(4)将待预测样本输入到构建的DPHCMAC神经网络，得到地源热泵系统功耗预测结果。
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