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基于人工神经网络的建筑电气节能评估模型 被引量:10

Estimation Model for Building Electrical Energy Saving Based on Artificial Neural Network
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摘要 针对建筑电气节能评估模型问题和南京地区某生活小区的实际情况,提出了电气节能改造的方法。同时,进行了节能计算,建立了基于人工神经网络的生活小区建筑电气节能评估模型。计算结果和仿真研究表明,该节能方法效果明显,节能评估模型正确,具有较好的应用价值。 Based on the problems of building electrical energy saving estimation model and a Nanjing residential community' s actual situation, the method of electrical energy saving was proposed. The energy saving calculation was carried out and residential community' s building electrical energy saving estimation model was put forth. The calculation result and the simulation indicated that the energy saving method was good and energy saving esti- mation model was accurate. Therefore, the model had good application value.
作者 苏建元 孙薇
出处 《低压电器》 北大核心 2007年第16期16-19,共4页 Low Voltage Apparatus
关键词 生活小区 建筑电气节能 照明节能 太阳能 人工神经网络 评估模型 residential community building electrical energy saving illumination energy saving so-lar energy artificial neural network (ANN) estimation model
作者简介 苏建元(1965-),男,副教授,研究方向为电力系统自动化、智能控制、智能仪表与自动化装置。 孙薇(1982-),女,硕士研究生,研究方向为电力系统自动化、智能仪表与自动化装置。
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献19

  • 1孙炜,王耀南.模糊B样条基神经网络及其在机器人轨迹跟踪中的应用[J].动力学与控制学报,2005,3(1):56-61. 被引量:5
  • 2苏建元.免疫控制算法与应用研究[J].南京师范大学学报(工程技术版),2005,5(4):29-33. 被引量:3
  • 3龚涛,蔡自兴.自然计算研究进展[J].控制理论与应用,2006,23(1):79-85. 被引量:6
  • 4苏建元,孙蔚,孙薇,叶海涛.基于神经网络和模糊逻辑的工业过程故障诊断与报警系统[J].动力学与控制学报,2006,4(3):284-288. 被引量:5
  • 5Kruglinski 潘爱民等(译).Visual C++技术内幕(第4版)[M].北京:清华大学出版社,1999..
  • 6冯雅 韦延年.夏冬冷地区建筑节能标准制定中几个问题的探讨[J].建筑节能,2000,(2):35-38.
  • 7[2]CHUN J S,CHO D H,KIM M K,et al.A Study on Comparison between Immune Algorithm and the Other Algorithms in Motor Design[C].ISAP'97 Int.Conf.on Intelligent System Application to Power Systems.Seoul,1997:588-592.
  • 8[3]SALEMI B.SHEN W M.WILL P.Hormone Controlled Metamorphic Robots[C].Proc.Int.Conf.Robotics and Automation.2001:4 194-4 199.
  • 9[7]DE CASTROLN,VON ZUBEN F J.Learning and Optimization Using the Clonal Selection Principle[J].IEEE trans,2002,6(3):239-251.
  • 10[8]RUDOLPH G.Convergence Analysis of Canonical Genetic Algorithms[J].IEEE Trans,1994,5(1):96-101.

共引文献17

同被引文献51

引证文献10

二级引证文献13

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