暖通空调中气象数据相关的几个问题探讨

【摘要】： 气象参数是影响建筑室内热环境和空气调节系统能耗的主要因素之一。本文以气象参数为切入点，就暖通空调领域从设计到运行全过程中与气象参数相关的几个问题进行了探讨。 以现有的设计气象参数数据为基础，对常用的插值法进行了研究和发展；以神经网络方法为工具，对设计气象参数数据和简要地理信息(经度、纬度、海拔高度以及大陆度等)之间的内在联系进行分析，得到了基于地理信息和神经网络的设计气象参数构成方法。相关结果表明利用神经网络算法构成室外设计计算温度较传统经典数学方法而言具有独到优势，为不可知气象条件下的空调设计提供了依据，在我国目前气象数据不充分的情况下，是对规范数据的有益补充，具有一定的应用价值。作为对基于地理信息和神经网络的设计气象参数构成方法的总结和应用，针对我国小城镇的设计气象参数开发了相应的数据库程序。 分析了负荷预测在线修正的必要性，指出对室外气象参数太阳辐射、温度、湿度(含湿量)进行超短期预测是负荷预测在线修正的基础。随后用贝叶斯BP神经网络方法建立室外气象参数太阳辐射、温度、湿度(含湿量)的超短期预测模型。并应用所建立的室外气象参数超短期预测模型对负荷预测的在线修正进行了研究。 结合室外气象参数预测和空调负荷预测这一具体问题，提出使用相关性分析方法和主成分分析方法来选择模型预报因子和对预报因子进行变换，相关结果表明两种方法有效提高了针对室外气象参数预测和空调负荷预测这一类问题建立的神经网络模型的泛化能力。 最后，关于进一步工作的方向进行了简要的讨论。 【关键词】：设计气象参数 神经网络 相关性分析 主成分分析 预测 在线修正
【学位授予单位】：同济大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TU831
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-13
• 第1章 绪论13-23
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 文献综述14-18
• 1.2.1 设计气象参数构成方法现状14-16
• 1.2.2 空调负荷预测研究现状16-17
• 1.2.3 人工神经网络应用现状17-18
• 1.3 课题研究目的及意义18-19
• 1.3.1 课题研究目的18
• 1.3.2 课题的理论意义18
• 1.3.3 课题的实际应用价值18-19
• 1.4 本文的主要研究内容19-20
• 1.4.1 基于地理信息的设计气象参数构成方法研究19
• 1.4.2 室外气象参数的预测研究19-20
• 参考文献20-23
• 第2章 神经网络技术及其在应用中存在的问题23-37
• 2.1 神经网络基本理论23-27
• 2.1.1 神经元模型和网络结构23-25
• 2.1.2 神经网络学习方式和方法25-26
• 2.1.3 常用的神经网络模型26-27
• 2.2 BP神经网络及其算法27-34
• 2.2.1 BP神经网络概述28
• 2.2.2 训练模式28-29
• 2.2.3 BP网络的训练29-32
• 2.2.4 基本BP算法32-34
• 2.3 人工神经网络技术在应用中存在的问题34-35
• 2.3.1 网络结构问题34-35
• 2.3.2 训练样本问题35
• 2.3.3 网络算法问题35
• 2.4 本章小结35-36
• 参考文献36-37
• 第3章 基于插值法的设计气象参数构成方法研究37-49
• 3.1 已有设计气象参数构成方法37-41
• 3.1.1 统计法37-39
• 3.1.2 简化统计法39-41
• 3.2 基于插值法的设计气象参数构成方法41-48
• 3.2.1 插值法及改进41-42
• 3.2.2 插值法参数寻优42-45
• 3.2.3 插值法适用性分析45-48
• 3.3 本章小节48
• 参考文献48-49
• 第4章 基于神经网络的设计气象参数构成方法49-75
• 4.1 设计气象参数影响因素分析49-50
• 4.2 两种用于构成设计气象参数新方法的神经网络模型50-56
• 4.2.1 LMBP神经网络51-54
• 4.2.2 贝叶斯BP神经网络54-56
• 4.3 神经网络输入数据归一化处理56-57
• 4.4 采暖室外计算温度构成方法57-65
• 4.4.1 采暖室外计算温度神经网络模型的建立57-60
• 4.4.2 结果分析60-65
• 4.5 夏季空气调节计算干球温度构成方法65-71
• 4.5.1 夏季空气调节计算干球温度神经网络模型的建立65
• 4.5.2 结果分析65-71
• 4.6 设计气象参数神经网络构成方法的进一步验证71-73
• 4.7 本章小节73
• 参考文献73-75
• 第5章 室外气象参数的预测研究75-103
• 5.1 概述75-76
• 5.2 数据来源76
• 5.3 提高神经网络泛化能力的两点措施76-81
• 5.3.1 历史数据的相关性分析77-78
• 5.3.2 输入数据的主成分分析78-81
• 5.4 太阳逐时总辐射预测研究81-90
• 5.4.1 影响因素分析82-84
• 5.4.2 太阳逐时总辐射预测模型的建立84-86
• 5.4.3 结果分析86-90
• 5.5 室外逐时温度预测研究90-96
• 5.5.1 影响因素分析91-92
• 5.5.2 室外逐时温度预测模型的建立92-94
• 5.5.3 结果分析94-96
• 5.6 室外逐时含湿量预测研究96-100
• 5.6.1 室外逐时含湿量预测模型的建立97-98
• 5.6.2 结果分析98-100
• 5.7 本章小节100-101
• 参考文献101-103
• 第6章 负荷预测在线修正研究103-116
• 6.1 空调负荷影响因素分析103-104
• 6.2 在线修正模型及短期预测模型的建立104-111
• 6.2.1 在线修正模型及短期预测模型输入参数选择104-108
• 6.2.2 在线修正模型及短期预测模型输入参数主成分分析108-110
• 6.2.3 在线修正模型及短期预测模型的训练与预测110-111
• 6.3 结果分析111-115
• 6.4 小结115
• 参考文献115-116
• 第7章 结论与展望116-119
• 7.1 结论116-117
• 7.2 创新点117
• 7.3 进一步工作的方向117-119
• 附录119-125
• 在读期间发表的学术论文125-127
• 致谢127

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