基于改进BP神经网络的中央空调冷负荷预测研究
来源：计算机测量与控制杂志2014年第6期北京时间：
作者：王蕾,张九根,李腾,陈实
摘要：针对中央空调系统冷负荷预测中BP神经网络预测收敛慢,易陷入局部最优,精度相对低的缺点,采用了收敛速度快,全部搜索能力强的粒子群优化算法进行改进,同时对BP结构中的输入参数,添加控制误差反馈参数,形成了基于粒子群与控制误差回馈的BP神经网络预测技术;其预测精度较BP神经网络和粒子群BP神经网络分别提高5.94%和0.82%。
关键词：负荷预测;BP神经网络;粒子群算法;误差反馈 [HJ1.3mm]
