电器与能效管理技术
電器與能效管理技術
전기여능효관리기술
Low Voltage Apparatus
2014年
18期
54-58
,共5页
许慧%黄世泽%郭其一%屠瑜权
許慧%黃世澤%郭其一%屠瑜權
허혜%황세택%곽기일%도유권
非线性%BP神经网络%建筑用电能耗%L-M算法%预测模型
非線性%BP神經網絡%建築用電能耗%L-M算法%預測模型
비선성%BP신경망락%건축용전능모%L-M산법%예측모형
在建立城市层面的建筑用电量预测模型时,对BP神经网络结构及其训练算法进行了研究.针对常规BP网络算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点,采用了具有较快收敛速度及稳定性的L-M算法进行了改进,建立了基于改进BP神经网络的建筑预测模型.最后通过上海市某栋公共建筑原始用电能耗统计数据作为样本对该预测模型进行了验证,验证结果表明,基于改进BP神经网络的预测模型适合建筑的用电量预测.
在建立城市層麵的建築用電量預測模型時,對BP神經網絡結構及其訓練算法進行瞭研究.針對常規BP網絡算法收斂速度慢、易陷入跼部最小點的缺點,採用瞭具有較快收斂速度及穩定性的L-M算法進行瞭改進,建立瞭基于改進BP神經網絡的建築預測模型.最後通過上海市某棟公共建築原始用電能耗統計數據作為樣本對該預測模型進行瞭驗證,驗證結果錶明,基于改進BP神經網絡的預測模型適閤建築的用電量預測.
재건립성시층면적건축용전량예측모형시,대BP신경망락결구급기훈련산법진행료연구.침대상규BP망락산법수렴속도만、역함입국부최소점적결점,채용료구유교쾌수렴속도급은정성적L-M산법진행료개진,건립료기우개진BP신경망락적건축예측모형.최후통과상해시모동공공건축원시용전능모통계수거작위양본대해예측모형진행료험증,험증결과표명,기우개진BP신경망락적예측모형괄합건축적용전량예측.
