冷温水需要負荷の決定要因の検討とニューラルネットワークを用いた適応予測
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概要
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従来の熱負荷予測手法としては,カルマンフィルタ,ファジィ推論,時系列解析あるいは非線形性を導入したニューラルネットワークの使用などが検討されている.しかしながら,熱負荷は複数の要因が複雑にからみあって決定されるものであり,これらの間には非線形な関係が認められる.ここではまず,年間を通して高精度の予測を確保することを目的にして,実データに基づき熱負荷決定要因の吟味を行うとともに,各種測定値と冷温水供給量との相関を求めることにより適切な入力パラメータを決定した.さらに,階層型ニューラルネットワークの構造の最適化と予測対象日の分類を行い,ビルの保守管理システムに組み込むための冷温水による熱負荷の長時間適応予測手法を検討した.
- 社団法人空気調和・衛生工学会の論文
- 1999-07-25
著者
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