【摘 要】
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自然通风建筑室内温度受气象因素、建筑材料等多种非线性因素的影响,应用机理建模难度较大且计算复杂,很难得到精确的数学模型。利用神经网络不依赖模型和收敛速度快的优势和
【机 构】
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大连海事大学信息科学技术学院,大连市锅炉压力容器检验研究院
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自然通风建筑室内温度受气象因素、建筑材料等多种非线性因素的影响,应用机理建模难度较大且计算复杂,很难得到精确的数学模型。利用神经网络不依赖模型和收敛速度快的优势和特性,可以很好地解决该问题。本文对经典的BP（Back Propagation）和RBF（Radial-based Function Method）神经网络建模方法进行对比研究,并对室内温度进行短期的预测。结果表明,在两种神经网络未经过优化的情况下,RBF神经网络在室内温度预测的应用要优于BP神经网络,基于RBF神经网络的室内温度预测方法在工程上
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