基于BP神经网络的建筑空调负荷预测

摘要：

本文对大数据时代背景下的空调系统数据的介绍,通过分析BP人工神经网络的运算原理、拓扑结构与数学表达,提出了SPSS时序性分析与BP神经网络结合的预测模型,应用于空调系统逐时负荷预测.以南京某办公建筑为例,提出了样本以工作日与非工作日分类,选择在预测日前一月作为样本时域,通过Matlab软件实现预测模型进行数据分析,相对误差保持在10％以下.

关键词：BP神经网络、空调负荷预测、SPSS

在线出版日期：2019-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：34-35,41