基于遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在冰蓄冷空調(diào)工程中應(yīng)用.pdf

1、冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)是一種可提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的空調(diào)系統(tǒng)，它在夜間低谷電時段制冰蓄冷，白天負(fù)荷高峰和用電高峰時段融冰釋冷，即在冷量的生產(chǎn)和需求之間建立了一個緩沖器。而空調(diào)系統(tǒng)的大部分時間運(yùn)行在非設(shè)計負(fù)荷下，對非設(shè)計負(fù)荷下的冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行控制顯得非常必要，良好的運(yùn)行控制能大幅度的降低運(yùn)行成本。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門發(fā)展非常迅速的非線性科學(xué)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強(qiáng)的容錯性、自適應(yīng)性和非線性的映射能力，克服了傳統(tǒng)人工智能方法對于直覺，如

2、模式、語音識別、非結(jié)構(gòu)化信息處理方面的缺陷，使之在神經(jīng)專家系統(tǒng)、模式識別、智能控制、組合優(yōu)化、預(yù)測等領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最常用的BP算法所存在的收斂速度慢，容易陷入局部極值的問題，采用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，從而避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定和初始權(quán)值選擇的盲目性。 本課題采用BP網(wǎng)絡(luò)模型建模，利用遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值及閾值進(jìn)行訓(xùn)練，并編制了通用的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，系統(tǒng)界面友好，使用方便，最后將其用