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摘要
商场建筑夏季空调能耗占总能耗的50%以上,鉴于空调能耗较高,对空调能耗进行预测有利于提升运行经济性。针对商场建筑空调系统非线性、多变量等问题,提出一种基于RBF神经网络空调系统能耗预测模型。该方法将日最高温度、日最低温度、日平均温度、日最高湿度、日最低湿度、日平均风速和空调能耗作为RBF神经网络的输入,建立空调系统能耗预测模型,并通过测试数据对精度进行验证。实例表明:预测值和实际值的相对误差为5.96%,均方根误差为1 642.7kWh,预测精度高,稳定性好,可满足商场建筑中央空调能耗预测的实际应用要求。
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单位福建省建筑科学研究院有限责任公司
