HVAC 系统的黑箱建模：提升神经网络性能
神经与进化计算
2012-12-27 v1 计算工程、金融与科学
摘要
本文研究 HVAC 系统的神经网络建模。为提高神经网络性能，应用了一种基于灵敏度分析的方法。该技术亦用于计算各输入的相关性。为避免干盘管工况下的预测误差，针对每种容量从神经网络中推导出一个元模型。多项式形式的回归系数通过谱分析进行辨识。这些基于灵敏度和谱分析的方法优化了神经网络模型的架构与预测性能。
引用
@article{arxiv.1212.5594,
title = {Black box modelling of HVAC system : improving the performances of neural networks},
author = {Eric Fock and Thierry Alex Mara and Alfred Jean Philippe Lauret and Harry Boyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.5594},
year = {2012}
}
备注
Eighth International IBPSA Conference, Eindhoven : Netherlands (2003); Proceedings available at http://www.ibpsa.org/m_bs2003.asp