基于BP神经网络的空调能耗预测与监控系统

摘要

cqvip:针对空调能耗受室内外环境多因素影响而难以预测的问题,提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的空调能耗预测与监控系统。该方法将室外温湿度、房间冷热负荷、空调维持温湿度作为BP神经的输入,利用DeST分析并仿真在不同环境条件下的空调能耗。实验结果与样本数据比较可得,两者误差百分比在[-1.319%,1.270%]。为便于算法的实际应用,亦设计一套基于MVVM(Model View ViewModel)架构思想的空调能耗监测系统,并用Java将空调能耗预测方程进行封装。