蓄空調(diào)逐時(shí)預(yù)測(cè)系負(fù)荷統(tǒng)設(shè)計(jì).rar
蓄空調(diào)逐時(shí)預(yù)測(cè)系負(fù)荷統(tǒng)設(shè)計(jì),4.9萬(wàn)字 62頁(yè)論文+代碼目錄1 引言11.1 蓄冷空調(diào)實(shí)時(shí)控制概述11.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述21.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理和機(jī)構(gòu)21.2.2 反向傳播bp模型41.2.3 bp算法的數(shù)學(xué)表達(dá)61.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)71.3 c++語(yǔ)言概述及vc++開發(fā)環(huán)境81.3.1 c++對(duì)面向?qū)ο?..
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蓄空調(diào)逐時(shí)預(yù)測(cè)系負(fù)荷統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.9萬(wàn)字 62頁(yè)
論文+代碼
目 錄
1 引言 1
1.1 蓄冷空調(diào)實(shí)時(shí)控制概述 1
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 2
1.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理和機(jī)構(gòu) 2
1.2.2 反向傳播BP模型 4
1.2.3 BP算法的數(shù)學(xué)表達(dá) 6
1.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn) 7
1.3 C++語(yǔ)言概述及VC++開發(fā)環(huán)境 8
1.3.1 C++對(duì)面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)方法的支持 9
1.3.2 使用C++的原因 10
1.3.3 VC++開發(fā)環(huán)境 11
1.4 SQL SEVER 數(shù)據(jù)庫(kù) 12
2 系統(tǒng)概論 15
2.1 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”的意義 15
2.2 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”的目的 15
2.3 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”要達(dá)到的功能要求 15
2.4 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”的指導(dǎo)思想 15
2.5 設(shè)計(jì)該系統(tǒng)所要解決的主要問題 15
3 系統(tǒng)需求分析 16
3.1 系統(tǒng)目標(biāo) 16
3.2 開發(fā) 16
3.3 功能需求分析 16
3.4 其他需求 16
4 概要設(shè)計(jì) 17
4.1 任務(wù)概述 17
4.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 17
4.3 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì) 18
4.3.1 主控模塊設(shè)計(jì) 18
4.3.2 算法模塊設(shè)計(jì) 19
4.3.3 預(yù)測(cè)模塊設(shè)計(jì) 20
4.3.4 功率計(jì)算模塊設(shè)計(jì) 20
4.3.5 數(shù)據(jù)庫(kù)模塊設(shè)計(jì) 22
5 詳細(xì)設(shè)計(jì) 26
5.1 設(shè)計(jì)要求 26
5.2模塊設(shè)計(jì)描述 26
5.2.1算法模塊 26
5.2.2預(yù)測(cè)模塊和功率計(jì)算模塊 30
5.2.3數(shù)據(jù)操作模塊 31
6調(diào)試與運(yùn)行結(jié)果 35
參考文獻(xiàn) 39
謝辭 40
附錄 41
附錄A 外文翻譯-原文部分 41
附錄B 外文翻譯-譯文部分 46
蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
近幾年來(lái),隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,國(guó)家電力的負(fù)擔(dān)越來(lái)越大。隨著國(guó)家倡導(dǎo)建設(shè)節(jié)約型社會(huì),蓄冷空調(diào)在我國(guó)也得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。
如何有效的利用蓄冷空調(diào),確定第二天所需要的蓄冰量呢?這時(shí),人們就非常希望能夠預(yù)測(cè)第二天蓄冷空調(diào)的負(fù)荷。如果能夠精確的預(yù)測(cè)建筑物的動(dòng)態(tài)冷負(fù)荷,不僅可以更準(zhǔn)確的幫助設(shè)計(jì)人員完成設(shè)計(jì),更可以使設(shè)備控制人員根據(jù)預(yù)測(cè)的冷負(fù)荷確定系統(tǒng)的控制時(shí)間、方式以及盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障。這一點(diǎn)在蓄冷空調(diào)系統(tǒng)中尤為重要,因?yàn)槊刻焱砩闲畋康亩嗌賹⒅苯佑绊懙诙煺麄€(gè)系統(tǒng)的工作效率,并且是提高蓄冷空調(diào)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益的重要途徑之一。所以,這里要解決的主要問題就是進(jìn)行“精確預(yù)測(cè)”。
該預(yù)測(cè)系統(tǒng)采用的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的BP算法。主要實(shí)現(xiàn)兩大塊功能。一是對(duì)未來(lái)一天外界環(huán)境參數(shù)及空調(diào)負(fù)荷的預(yù)測(cè);二是根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻及外界參數(shù)計(jì)算負(fù)荷。該預(yù)測(cè)系統(tǒng)主要以BP算法為核心,通過(guò)利用BP算法對(duì)以往的歷史數(shù)據(jù)的不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練,而不斷去修改算法中的中間值(達(dá)到預(yù)定的精度范圍),以達(dá)到精確預(yù)測(cè)和計(jì)算的目的。從而解決“精確預(yù)測(cè)”的問題來(lái)提高蓄冷空調(diào)的經(jīng)濟(jì)效益。
關(guān)鍵字:蓄冷空調(diào);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BP算法;預(yù)測(cè)
Abstract
Load predicting system of The Holding Cold Air-Conditioning
when chasing
In recent years, The national power more and more burdener with the constant development of the national economy. The Holding Cold Air-Conditioning have increasingly broad applications in our country by the advocacy of national saving society.
How to effective use of The Holding Cold Air-Conditioning, to ensure how much ice is store on the next day? At that time, it was very much like to be able to predict the next day the load of Holding Cold Air-Conditioning. If we can accurately predict the dynamics of the cold load building, not only can help the designers more accurate completion of the design, but also to equipment control personnel determined on the basis of the projected cold load time control systems, methods and early detection system failures. This is particularly important in The Holding Cold Air-Conditioning system, because every night how much ice is store will directly affect the efficiency of the entire system on the second day, and air-conditioning systems is one of the important ways to improve economic efficiency. Therefore, the main issue here is how to solve the "precise forecast."
The forecast system was used artificial neural network (Ann) BP algorithms. Achieve two main pieces of functionality. First, the next day outside of the environmental parameters and air-conditioning load forecast; Second, account the load of system under the current moment and external parameters. The forecast system mainly BP algorithm at......
參考文獻(xiàn)
a.專著、論文集、學(xué)位論文、報(bào)告
[ 1 ] 吳杰.冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型和系統(tǒng)優(yōu)化控制研究[D].浙江大學(xué).博士學(xué)位 .論文.2002年6月.1~2頁(yè)
[ 2 ] 石 磊 趙 蕾 王 軍 劉咸定. 空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)的ANN法[D]. 西安建筑科技大學(xué)
論文.2002年2月. 2~7頁(yè)
4.9萬(wàn)字 62頁(yè)
論文+代碼
目 錄
1 引言 1
1.1 蓄冷空調(diào)實(shí)時(shí)控制概述 1
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 2
1.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理和機(jī)構(gòu) 2
1.2.2 反向傳播BP模型 4
1.2.3 BP算法的數(shù)學(xué)表達(dá) 6
1.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn) 7
1.3 C++語(yǔ)言概述及VC++開發(fā)環(huán)境 8
1.3.1 C++對(duì)面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)方法的支持 9
1.3.2 使用C++的原因 10
1.3.3 VC++開發(fā)環(huán)境 11
1.4 SQL SEVER 數(shù)據(jù)庫(kù) 12
2 系統(tǒng)概論 15
2.1 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”的意義 15
2.2 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”的目的 15
2.3 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”要達(dá)到的功能要求 15
2.4 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”的指導(dǎo)思想 15
2.5 設(shè)計(jì)該系統(tǒng)所要解決的主要問題 15
3 系統(tǒng)需求分析 16
3.1 系統(tǒng)目標(biāo) 16
3.2 開發(fā) 16
3.3 功能需求分析 16
3.4 其他需求 16
4 概要設(shè)計(jì) 17
4.1 任務(wù)概述 17
4.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 17
4.3 系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì) 18
4.3.1 主控模塊設(shè)計(jì) 18
4.3.2 算法模塊設(shè)計(jì) 19
4.3.3 預(yù)測(cè)模塊設(shè)計(jì) 20
4.3.4 功率計(jì)算模塊設(shè)計(jì) 20
4.3.5 數(shù)據(jù)庫(kù)模塊設(shè)計(jì) 22
5 詳細(xì)設(shè)計(jì) 26
5.1 設(shè)計(jì)要求 26
5.2模塊設(shè)計(jì)描述 26
5.2.1算法模塊 26
5.2.2預(yù)測(cè)模塊和功率計(jì)算模塊 30
5.2.3數(shù)據(jù)操作模塊 31
6調(diào)試與運(yùn)行結(jié)果 35
參考文獻(xiàn) 39
謝辭 40
附錄 41
附錄A 外文翻譯-原文部分 41
附錄B 外文翻譯-譯文部分 46
蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
近幾年來(lái),隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,國(guó)家電力的負(fù)擔(dān)越來(lái)越大。隨著國(guó)家倡導(dǎo)建設(shè)節(jié)約型社會(huì),蓄冷空調(diào)在我國(guó)也得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。
如何有效的利用蓄冷空調(diào),確定第二天所需要的蓄冰量呢?這時(shí),人們就非常希望能夠預(yù)測(cè)第二天蓄冷空調(diào)的負(fù)荷。如果能夠精確的預(yù)測(cè)建筑物的動(dòng)態(tài)冷負(fù)荷,不僅可以更準(zhǔn)確的幫助設(shè)計(jì)人員完成設(shè)計(jì),更可以使設(shè)備控制人員根據(jù)預(yù)測(cè)的冷負(fù)荷確定系統(tǒng)的控制時(shí)間、方式以及盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障。這一點(diǎn)在蓄冷空調(diào)系統(tǒng)中尤為重要,因?yàn)槊刻焱砩闲畋康亩嗌賹⒅苯佑绊懙诙煺麄€(gè)系統(tǒng)的工作效率,并且是提高蓄冷空調(diào)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效益的重要途徑之一。所以,這里要解決的主要問題就是進(jìn)行“精確預(yù)測(cè)”。
該預(yù)測(cè)系統(tǒng)采用的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的BP算法。主要實(shí)現(xiàn)兩大塊功能。一是對(duì)未來(lái)一天外界環(huán)境參數(shù)及空調(diào)負(fù)荷的預(yù)測(cè);二是根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻及外界參數(shù)計(jì)算負(fù)荷。該預(yù)測(cè)系統(tǒng)主要以BP算法為核心,通過(guò)利用BP算法對(duì)以往的歷史數(shù)據(jù)的不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練,而不斷去修改算法中的中間值(達(dá)到預(yù)定的精度范圍),以達(dá)到精確預(yù)測(cè)和計(jì)算的目的。從而解決“精確預(yù)測(cè)”的問題來(lái)提高蓄冷空調(diào)的經(jīng)濟(jì)效益。
關(guān)鍵字:蓄冷空調(diào);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BP算法;預(yù)測(cè)
Abstract
Load predicting system of The Holding Cold Air-Conditioning
when chasing
In recent years, The national power more and more burdener with the constant development of the national economy. The Holding Cold Air-Conditioning have increasingly broad applications in our country by the advocacy of national saving society.
How to effective use of The Holding Cold Air-Conditioning, to ensure how much ice is store on the next day? At that time, it was very much like to be able to predict the next day the load of Holding Cold Air-Conditioning. If we can accurately predict the dynamics of the cold load building, not only can help the designers more accurate completion of the design, but also to equipment control personnel determined on the basis of the projected cold load time control systems, methods and early detection system failures. This is particularly important in The Holding Cold Air-Conditioning system, because every night how much ice is store will directly affect the efficiency of the entire system on the second day, and air-conditioning systems is one of the important ways to improve economic efficiency. Therefore, the main issue here is how to solve the "precise forecast."
The forecast system was used artificial neural network (Ann) BP algorithms. Achieve two main pieces of functionality. First, the next day outside of the environmental parameters and air-conditioning load forecast; Second, account the load of system under the current moment and external parameters. The forecast system mainly BP algorithm at......
參考文獻(xiàn)
a.專著、論文集、學(xué)位論文、報(bào)告
[ 1 ] 吳杰.冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型和系統(tǒng)優(yōu)化控制研究[D].浙江大學(xué).博士學(xué)位 .論文.2002年6月.1~2頁(yè)
[ 2 ] 石 磊 趙 蕾 王 軍 劉咸定. 空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)的ANN法[D]. 西安建筑科技大學(xué)
論文.2002年2月. 2~7頁(yè)
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