申请/专利权人：广州豪特节能环保科技股份有限公司

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744747A

主分类号：G06N3/084

分类号：G06N3/084;G06F18/23;G06N7/02;G06Q50/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了利用人工神经网络算法的建筑冷源运行负荷预测方法，涉及建筑能源管理技术领域，具体步骤包括：建立建筑各冷源设备反向传播网络模型，预测建筑冷源运行负荷；建立建筑各冷源设备参数模糊模型，预测建筑冷源运行负荷；建立建筑冷源人工神经网络融合模型，并预测建筑冷源运行负荷。本发明对建筑冷源设备分别建立反向传播网络模型，采用了三层神经网络；另一方面，本发明对建筑冷源设备分别建立参数模糊模型；最后，根据两种模型的适用条件，通过聚类算法进行选择，使用最佳预测效果的模型得到建筑冷源运行负荷。解决了现有技术中建筑冷源运行负荷计算复杂、计算结果不准确的技术问题。

主权项：1.利用人工神经网络算法的建筑冷源运行负荷预测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1：建立建筑各冷源设备反向传播网络模型；步骤S2：通过建筑各冷源设备反向传播网络模型预测建筑冷源运行负荷；步骤S3：建立建筑各冷源设备参数模糊模型；步骤S4：通过建筑各冷源设备参数模糊模型预测建筑冷源运行负荷；步骤S5：建立建筑冷源人工神经网络融合模型，并根据聚类算法选择具有最佳预测效果的模型，进行建筑冷源运行负荷预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州豪特节能环保科技股份有限公司 利用人工神经网络算法的建筑冷源运行负荷预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD