基于LM-BP神经网络的建筑能耗在线预测

路阔; 钟伯成

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基于LM-BP神经网络的建筑能耗在线预测

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由于神经网络不需要建立复杂的数学模型,因此基于BP神经网络的建筑能耗预测引起广泛关注.但标准BP神经网络收敛速度慢,不适于建筑能耗在线预测,因此采用了Levenberg-Marquardts算法对标准BP神经网络加以改进,并将其应用于某建筑未来24小时的整点电量负荷预测.实验结果表明,改进的神经网络明显提高了训练速度,为建筑短期负荷的在线预测提供了一种方法.

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来源
《上海工程技术大学学报》 |2014年第4期|347-350|共4页
作者
路阔; 钟伯成;
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作者单位

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;

上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;

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正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
建筑能耗; 在线预测; 神经网络; LM算法; 训练速度;

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