由于目前使用的空调负荷计算软件忽略了设计冷负荷所具有的“不确定性”和“预测性”的特点，而且，这些软件的实用性差，使用效率低，难以满足空调设计人员的需要，因而导致空调系统设计中冷负荷设计值普遍偏大，冷机容量严重过剩，产生了惊人的浪费。为了解决这一问题，引入人工智能中的专家系统技术，利用人工神经网络理论，建立了智能化空调冷负荷计算系统。通过应用实例，充分表明：智能化空调冷负荷计算系统简单、实用，计算结果具有较高精度。
由于目前使用的空调负荷计算软件忽略了设计冷负荷所具有的“不确定性”和“预测性”的特点，而且，这些软件的实用性差，使用效率低，难以满足空调设计人员的需要，因而导致空调系统设计中冷负荷设计值普遍偏大，冷机容量严重过剩，产生了惊人的浪费。为了解决这一问题，引入人工智能中的专家系统技术，利用人工神经网络理论，建立了智能化空调冷负荷计算系统。通过应用实例，充分表明：智能化空调冷负荷计算系统简单、实用，计算结果具有较高精度。
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