【摘 要】
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为提高水蓄能型地下水源热泵自然光植物工厂供热系统节能性,供热系统必须能够很好地预测热负荷变化。针对自然光植物工厂热环境系统非线性特点,利用具有很强非线性映射能力的
【机 构】
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同济大学新农村发展研究院国家设施农业工程技术研究中心
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA103006-02).
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为提高水蓄能型地下水源热泵自然光植物工厂供热系统节能性,供热系统必须能够很好地预测热负荷变化。针对自然光植物工厂热环境系统非线性特点,利用具有很强非线性映射能力的BP神经网络(back propagation,BP),选取室内外空气干球温度、太阳辐射强度、室内相对湿度和绝对湿度、室内风速等输入参数,确定算法步骤和评价指标,构建神经网络模型预测植物工厂次日负荷。采用Matlab神经网络工具箱对崇明试验基地水蓄能型地源热泵自然光植物工厂的样本集进行训练,训练后误差函数值为0.00299994,神经网络收敛。通
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