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ANFIS实现依据人数变化来预测建筑负荷 被引量：1

Using ANFIS to building load Joased on the number of customers
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摘要 为了实现依据人员的数量和逗留来预测建筑实时负荷,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立模型,来研究其应用的可行性与实用性。通过平均误差和可决系数(R2)来评估模型的性能,结果表明该模型是一种有效的应用模型,准确率达到99.8%。进而针对商场类建筑,可以实现根据人员的数量和逗留时间来调控隔间实时负荷,与传统的温湿度控制实现整个空间来适应负荷的变化相比,新方法可以迅速改变局部环境以满足顾客舒适性要求,充分实现了节能。 为了实现依据人员的数量和逗留来预测建筑实时负荷,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立模型,来研究其应用的可行性与实用性。通过平均误差和可决系数(R2)来评估模型的性能,结果表明该模型是一种有效的应用模型,准确率达到99.8%。进而针对商场类建筑,可以实现根据人员的数量和逗留时间来调控隔间实时负荷,与传统的温湿度控制实现整个空间来适应负荷的变化相比,新方法可以迅速改变局部环境以满足顾客舒适性要求,充分实现了节能。
作者 涂方亮 吴静怡
机构地区 上海交通大学机械与动力工程学院 上海交通大学
出处 《土木建筑与环境工程》 CSCD 北大核心 2012年第S2期99-102,139,共5页 Journal of Civil,Architectural & Environment Engineering
基金 国家自然科学基金 基于动态负荷预测的建筑冷热电联供系统动态特性研究(51076099)
关键词 负荷 预测 隶属函数 load prediction membership function
分类号 TU [建筑科学]
  • 相关文献

参考文献11

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同被引文献23

引证文献1

二级引证文献30

土木建筑与环境工程
2012年 第S2期

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