工位空调热舒适指标PMV人工神经网络模型

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及bp网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.

简要介绍了人工神经网络的结构及特点,并且详细论述了神经网络在中央空调水系统、风系统、制冷系统、负荷预测、系统的仿真设计和建筑运行能耗评价等方面的应用概况,指出了神经网络在空调领域今后的发展方向.

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基于人工神经网络理论,提出了根据前期沉降观测资料进行沉降预测的人工神经网络模型,并用于汕汾高速公路预压荷载卸荷时间预报.研究表明,所建议的模型较传统沉降预测模型具有显著的优越性,应用前景广阔.

以拓扑指数为结构描述符,用基于levenberg-marquardt优化的bp神经网络建立了醇类化合物的结构与色谱保留值的相关性模型,用于未知醇类化合物在se-30和ov-3两根色谱柱上保留指数的同时预测,其学习速率优于文献中普通bp神经网络法,预测准确度与普通bp神经网络法接近,但优于多元线性回归法,因而是一种较好的预测有机化合物气相色谱保留指数的方法.

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基于人工神经网络的汽车座椅舒适度评价模型

基于人工神经网络的房地产项目评判模型——房地产租(售)价预测就是对房地产租(售)价未来水平的估计.对房地产投资决策而言,预测出房地产租(售)价各种可能的结果,特别是给出定量的评价、分析,是房地产投资决策必不可少的工作之一.运用模糊系统和...

以bp人工神经网络模型为基础,建立预测模型,以小区某栋建筑物1期～8期的沉降观测数据为输入数据和输出数据,对网络模型进行训练,并对9期～12期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了采用bp人工神经网络模型进行建筑物沉降的预测是可行的。

利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。

大型装备中普遍采用组合结构,其整体工作性能取决于预紧元件的预紧参数。确定预紧参数的传统方法不适用于大型结构,有限元法的分析次数又过多,实际上无法实现。文章提出用人工神经网络取代有限元进行整体性分析的方法,并针对某大型压机建立了神经网络模型。结果表明,用该方法可快速完成复杂组合结构的整体性分析,且精度较高。

长期以来,由于水土流失引发的生态环境问题受到各界人士的十分关注。我国大部分地区降水集中,生态破坏导致水土流失严重。利用bp网络模型对水土流失程度进行检测和分析是当前学科领域的一个热门话题。

投资项目的效益评估是整个投资活动的关键。阐述了投资项目效益评估的基本理论;借助现代的数学计量方法,运用效益评估的指标体系,研究了用人工神经网络进行效益评估的的可行性,建立了基于人工神经网络的效益评估模型,并利用该模型进行了实证分析。

针对人工神经网络成矿预测模型结构难以确定的问题,详细阐述了一种在模型训练中进行隐层数目及隐层单元数目动态调整的人工神经网络算法,并以vc++为开发工具实现了变结构人工神经网络成矿预测模型,经用华南26个岩体检验,回忆率及预测率均高达100％。该方法提供了一种面向具体问题的动态解决方案,在成矿预测工作中具有一定的实用性。

基于人工神经网络的工程造价预测模型——利用神经网络强大的非线性映射能力,提出了一种基于bp神经网络模型的工程造价预测模型,指出该预测模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测,实例检验证明,该方法收敛速度快,预测的可靠性令人满意。　　

利用matlab编程语言构造了三层bp神经网络结构,建立了基于人工神经网络的投标报价模型,通过仿真模拟确定标高金水平,并用实例验证了其可靠性,为承包商作出合理报价决策提供了科学依据。

针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比gm(1,1)预测模型小;与bp预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与bp预测相结合的方法进行预测。

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性,因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点,建立了基于elman型神经网络的空调负荷预测模型,并进行了实例预测。文中还比较了elman网络和bp网络结构的建模效果,仿真实验证明了elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。

用vb编制了人工神经网络的通用bp算法程序。根据西安参考年气象参数,采用动态模拟程序计算了某办公楼4月至9月逐时冷负荷,结果显示利用神经网络的预测值与计算值吻合。

中央空调系统制冷机的能量消耗特性具有强非线性的特点,传统的建模方法满足不了在线优化需求。利用bp人工神经网络的非线性映射能力,研究建立了中央空调系统制冷机的能量消耗模型。解决了由于空调系统设备模型复杂、待定系数数量多、优化方法初始值选取不当等因素引起中央空调水系统的实时优化控制问题

本文提出了在空调负荷计算中引入神经网络模型的思想,介绍了神经网络的概念、原理及其在空调冷负荷计算中的应用方法。

以kld40型铁路客车单元式空调机组为研究对象,在一定工况范围内建立了空调机组制冷量、电流等性能参数的神经网络模型。经检验,模型的计算结果与试验数据相吻合。此模型可作为任意工况下空调机组性能试验结果评价的参考依据,对空调机组的设计选型也有一定的参考价值。