供热系统热负荷的优化研究
1 供暖系统设计的热负荷简介 人们为了生产和生活，要求室内保证一定的温度。一个建筑物或房屋可有各种获得热量和散失热量的途径。当建筑物或房间的失热量大于得热量时，为了保证室内在要求温度下的热平衡，需要由供暖通风系统补进热量，保证室内要求的温度。供暖系统的热负荷是指在某一室外温度tw下，为了达到要求的室内温度tn，供暖系统在单位时间内向建筑物供给的热量。它随着建筑物得失热量的变化而变化。 2 神经网络模型的构造 供热负荷优化神经网络的建立关键在于输入、输出变量的选取、隐含层数的确定、隐含层单元数、的确定、连接方式的选择、初始参数的选择等。BP神经网络是采用误差反向传播(ErrorBackPropagation，BP)算法的一种多层前馈神经网络，BP神经网络是人工神经网路中最为重要的网络之一，也是目前应用最广泛、发展最成熟的一种神经网络模型。 2.1输入输出变量的选取 输入变量的选择是取得良好控制效果的首要环节。输入变量可以是成组的原始数据，也可以是经过预处理的参数或表示某种信号的采样样本。本文选时间，室外温度，室外最高、最低温