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摘要
本文以某建筑内的离心式冷水机组为研究对象，使用BP神经网络和遗传算法改进的GA-BP神经网络基于机组的运行数据建立其能耗预测模型。神经网络的输入为机组的冷负荷和冷冻水供回水温度等外部参数，输出为机组的能耗。BP神经网络模型的决定系数为0.47,GA-BP神经网络模型的决定系数为0.91。改进的GA-BP神经网络模型具有更好的准确性和实际应用价值。
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本文以某建筑内的离心式冷水机组为研究对象，使用BP神经网络和遗传算法改进的GA-BP神经网络基于机组的运行数据建立其能耗预测模型。神经网络的输入为机组的冷负荷和冷冻水供回水温度等外部参数，输出为机组的能耗。BP神经网络模型的决定系数为0.47,GA-BP神经网络模型的决定系数为0.91。改进的GA-BP神经网络模型具有更好的准确性和实际应用价值。
