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空调系统负荷是一个典型的具有动态性、不确定性等随机特性的非线性模型。传统方式难于实现准确、快速地预测空调系统动态负荷。人工神经网络ANN具有高度的非线性运算能力和较强的容错能力，其中使用最为广泛的是误差反向传播EBP算法。研究结果表明，用EBP神经网络预测空调负荷和计算结果能较好地吻和。
EBP神经网络在空调负荷预测中的应用
【摘 要】
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空调系统负荷是一个典型的具有动态性、不确定性等随机特性的非线性模型。传统方式难于实现准确、快速地预测空调系统动态负荷。人工神经网络ANN具有高度的非线性运算能力和
【机 构】
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安徽建筑工业学院工程系
【出 处】
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安徽建筑工业学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年2期
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