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采用中心平衡优化的表冷系统预测控制研究
被引量：
1
1
作者
卢志敏
饶伟
+3 位作者
江琳
严德龙
王华秋
向力
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第3期212-221,共10页
根据室外温度和相对湿度环境变量,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)搭建空调表冷系统室内温湿度预测模型,解决了空调表冷阀门协调控制问题,采用斐波拉契(Fibonacci)搜索算法优化了极限学习机的隐含层节点数,提出了斐波拉...
根据室外温度和相对湿度环境变量,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)搭建空调表冷系统室内温湿度预测模型,解决了空调表冷阀门协调控制问题,采用斐波拉契(Fibonacci)搜索算法优化了极限学习机的隐含层节点数,提出了斐波拉契极限学习机(FELM),从而提高了预测模型的精度。传统的平衡优化算法(EO)收敛速度慢,且容易陷入局部极小,将K中心聚类算法(KMedoids)嵌入到平衡优化算法中,提高了优化算法的性能。利用中心平衡优化算法(KEO)滚动优化得到表冷系统3个阀门的控制量,即主表冷阀、副表冷阀和电动三通阀的开度。仿真实验表明:与传统的ELM预测控制算法相比,KEO-FELM预测控制具有更高的稳定性和跟踪性,以及更好的节能效果。
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关键词
空调表冷系统
斐波拉契搜索
极限学习机
预测控制
中心平衡优化算法
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职称材料
题名
采用中心平衡优化的表冷系统预测控制研究
被引量：
1
1
作者
卢志敏
饶伟
江琳
严德龙
王华秋
向力
机构
龙岩烟草工业有限责任公司
重庆理工大学两江人工智能学院
重庆太和空调自控有限公司
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第3期212-221,共10页
基金
教育部科技项目(2018YFB1700803)
科技改造项目(FJZYJH2021YB011)。
文摘
根据室外温度和相对湿度环境变量,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)搭建空调表冷系统室内温湿度预测模型,解决了空调表冷阀门协调控制问题,采用斐波拉契(Fibonacci)搜索算法优化了极限学习机的隐含层节点数,提出了斐波拉契极限学习机(FELM),从而提高了预测模型的精度。传统的平衡优化算法(EO)收敛速度慢,且容易陷入局部极小,将K中心聚类算法(KMedoids)嵌入到平衡优化算法中,提高了优化算法的性能。利用中心平衡优化算法(KEO)滚动优化得到表冷系统3个阀门的控制量,即主表冷阀、副表冷阀和电动三通阀的开度。仿真实验表明:与传统的ELM预测控制算法相比,KEO-FELM预测控制具有更高的稳定性和跟踪性,以及更好的节能效果。
关键词
空调表冷系统
斐波拉契搜索
极限学习机
预测控制
中心平衡优化算法
Keywords
air conditioning surface cooling system
Fibonacci search
extreme learning machine
predictive control
KMedoids equilibrium optimization algorithm
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用中心平衡优化的表冷系统预测控制研究
卢志敏
饶伟
江琳
严德龙
王华秋
向力
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023
1
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