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摘要
本文根据实际经验与理论分析.提出剩余洗浴时间硬件系统,并在剩余洗浴时间预报硬件系统,采集大量的数据,基于BP神经网络建立剩余洗浴时间预报模型,预报误差在5 min以内。在此基础上,结合非出水阶段特点,提出模糊自学习用户习惯的算法,预报非出水阶段的剩余洗浴时间,并通过数据验证其有效性;最后,针对洗浴不断电的工况下剩余洗浴时间的计算,推导并发现其等比数列规律,最终化简计算模型,得到的简化模型与实际数据相吻合。实验研究表明,本文提出的一种剩余洗浴时间预报系统,针对用户使用的不同工况,能在电热水器中实现较为全面和准确地预报电热水器剩余洗浴时间,非出水阶段预报剩余洗浴时间误差最大67 min,出水阶段误差在3 min以内。
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