神经网络预测控制在HVAC系统中的应用
神经网络在复杂系统控制中的应用
酒精检测仪产品检验报告1. 检验目的本次检验旨在对酒精检测仪产品进行全面的检测和评估，以确保其符合相关标准和规定要求，以保障产品质量和用户权益。
2. 检验方法本次检验采用了以下方法对酒精检测仪产品进行检测：- 样品外观检查：对产品的外观进行检查，主要包括外壳材质、制造工艺、安装方式等；- 酒精测量准确性测试：测量被检测样本的酒精浓度，并与标准样品进行比对；- 可操作性测试：对检测仪的使用说明进行操作测试，评估产品的易用性和操作性；- 耐久性测试：通过模拟实际使用情况下的多次测试，检测产品在长时间使用后的性能和耐久性。
3. 检验结果3.1 外观检查产品外观符合相关标准的要求，外壳材质采用高强度工程塑料制造，具有良好的抗磨损和耐腐蚀性能，制造工艺精细，无明显的缺陷和损伤，安装方式简便。
3.2 酒精测量准确性测试在测试样品中加入已知浓度的酒精标准品后，使用酒精检测仪对样品进行测量，并与已知浓度进行比对。
经过多组重复测试，结果表明酒精检测仪具有较高的测量准确性，误差在正负2%范围内。
3.3 可操作性测试在使用说明书的指导下，对产品的操作进行了多次测试。
测试结果表明，产品操作相对简单，仅需按照说明书的指示进行操作即可完成检测，不需要过多的专业知识和技能。
产品配有直观的操作界面，提供清晰的指示和反馈信息，用户可以迅速获得检测结果，并能够通过简单的按钮设置进行个性化调整。
3.4 耐久性测试为了检验产品在长时间使用后的性能和耐久性，我们对检测仪进行了多次连续测试。
测试表明，酒精检测仪在一天持续使用的情况下，没有出现性能下降或其他异常情况。
经过连续使用10天的测试，仍能正常运作，未发现探测器漂移现象，产品性能表现稳定。
4. 结论经过全面的检测和评估，酒精检测仪产品在外观、酒精测量准确性、可操作性和耐久性等方面都符合相关标准和规定要求。
仪器准确性高，操作简单，耐久性良好，可以满足用户的使用需求。
建议广大消费者在购买时选择符合标准要求的产品，以确保使用的酒精检测仪具有可靠的性能和质量保障。
基于神经网络的电力系统安全稳定性预测与控制
基于神经网络的电力系统安全稳定性预测与控制近年来，随着电力系统规模的不断扩大和新能源的不断发展，电力系统的可靠性和稳定性越来越受到重视。
而神经网络技术，作为一种模拟人脑神经系统的计算模型，已经被广泛应用于电力系统安全稳定性预测与控制领域。
首先，我们来介绍一下电力系统安全稳定性的定义。
电力系统安全稳定性是指在电力系统各种扰动（如瞬时故障、负荷扰动、天气变化等）作用下，系统继续保持其正常工作状态的能力，以及在发生故障等意外情况时，系统尽可能迅速地恢复到正常工作状态的能力。
因此，电力系统安全稳定性预测与控制就是指通过各种手段，对电力系统的运行状态进行监控和预测，并采取相应的控制措施，在最小的损失下保证电力系统的安全稳定运行。
在电力系统的安全稳定性预测与控制领域中，神经网络技术具有独特的优势。
传统的电力系统安全稳定性预测模型往往需要大量的经验和数据，而且往往只能考虑相对简单的情况下的预测，而神经网络技术则可以通过学习大量的历史数据和经验，来预测并适应不同的运行条件和扰动情况。
其次，我们来分析一下基于神经网络的电力系统安全稳定性预测与控制的具体实现方法。
首先，需要建立一个合适的神经网络模型。
这个神经网络模型一般包括输入层、隐藏层和输出层三个部分。
输入层主要是对电力系统运行状态和扰动进行输入，隐藏层则是通过神经网络的非线性映射关系，来建立电力系统运行状态和扰动之间的关系，输出层则是输出电力系统的安全稳定性指标或控制指令。
接着，需要根据实际情况收集大量的历史数据和经验，并对这些数据进行预处理和特征提取。
这些历史数据和经验可以包括电力系统运行数据、天气数据、负荷数据等。
我们可以通过对这些数据进行统计分析、特征提取和数据清洗等操作，来为神经网络提供更准确和有效的输入数据。
然后，需要对神经网络进行训练和调整，以提高其预测和控制的准确度和稳定性。
神经网络的训练一般采用反向传播算法或其他类似的优化算法来实现。
在训练的过程中，需要根据具体的实验结果和误差分析，对神经网络的结构和参数进行调整和优化，来提高其预测和控制性能。
ANN理论在HVAC领域的应用
ANN理论在HVAC领域的应用
邢广成;强天伟
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2012(000)028
【摘要】人工神经网络(ANN)作为人工智能的一个分支,它以独有的特性吸引了众多的学者对其进行研究和应用.该文章就人工神经网络在暖通空调领域的应用与研究现状进行了论述,阐述了人工神经网络在暖通空调系统负荷预测、能量管理、故障诊断、系统控制和其它方面的应用.
【总页数】2页(P100-101)
【作者】邢广成;强天伟
【作者单位】西安工程大学环境与化学工程学院;西安工程大学环境与化学工程学院
【正文语种】中文
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神经网络预测的原理及应用
神经网络预测的原理及应用神经网络预测的原理神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间连接方式和工作原理的数学模型。
神经网络通过多层的神经元之间相互连接来模拟输入与输出之间的关系，并通过训练过程来调整连接权重，从而实现数据的预测。
神经网络预测的原理包括以下几个关键步骤：1. 数据准备首先，需要准备好用于训练神经网络的数据集。
数据集应包含输入数据和对应的标签或输出数据。
对于监督学习问题，输入数据和输出数据要有明确的对应关系。
2. 网络结构设计设计适当的神经网络结构是预测的重要步骤。
神经网络由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收原始数据，隐藏层进行中间处理，输出层产生预测结果。
3. 前向传播在前向传播阶段，输入数据从输入层开始，通过隐藏层逐渐传递到输出层。
在每个神经元中，输入数据经过加权和激活函数的处理，并传递给下一层的神经元。
4. 损失函数计算预测的结果需要和实际标签进行比较，以计算预测误差。
常用的损失函数包括均方误差、交叉熵等。
5. 反向传播通过反向传播算法，神经网络根据损失函数的结果，逐层计算各个神经元的梯度，并利用梯度下降法来更新网络中的权重和偏置，使得预测结果逐渐接近实际标签。
6. 优化算法选择选择合适的优化算法对神经网络进行训练可以加快收敛速度和提高预测准确率。
常见的优化算法有梯度下降、Adam、RMSprop等。
7. 模型评估在训练完成后，需要对模型进行评估，以验证其在未知数据上的预测能力。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
神经网络预测的应用神经网络预测在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个常见的应用场景：1. 图像识别神经网络在图像识别方面有着广泛应用。
通过对大量的图像数据进行训练，神经网络可以学习到图像的特征，实现对图像中物体的自动识别和分类。
2. 自然语言处理神经网络在自然语言处理方面的应用也十分重要。
通过处理文本数据，神经网络可以实现语义分析、情感分析、机器翻译等任务，为人们提供更智能的语言交互体验。
神经网络在预测模型和控制系统中的应用
神经网络在预测模型和控制系统中的应用神经网络是一种模拟人脑神经系统运行的数学模型，在机器学习和人工智能领域有着广泛的应用。
作为一种高度自适应的算法，神经网络在预测模型和控制系统中发挥了重要作用。
神经网络在预测模型中的应用预测模型包括了诸如时间序列预测、金融市场预测、自然灾害预测等各种领域，对于提高决策的准确性和效率都有很大的帮助。
而神经网络则是其中的重要一环。
神经网络可以通过学习过去的数据，提取出其中的规律，并利用这些规律来预测未来的数据。
以时间序列预测为例，神经网络可以利用历史上同期的数据，进行训练，并得到一个预测模型。
这个预测模型可以用来预测未来时期的数据。
相比于传统的模型，神经网络可以更好地处理非线性数据关系，同时也可以更好地处理多个变量之间的影响关系。
除了时间序列预测，在金融市场预测中，神经网络也发挥了重要作用。
金融市场的波动性很高，而神经网络可以很好地处理这种波动。
通过学习历史上的股市数据，神经网络能够建立出股市走势的预测模型。
这个预测模型可以用来预测股市的未来发展趋势。
在实际的投资决策中，这些预测结果可以帮助投资者更好地理解市场，作出正确的投资决策。
神经网络在控制系统中的应用控制系统是一种可以监控、管理和控制工程和科学系统的集成体系。
控制系统通常需要利用大量的数据来进行监控和控制。
而神经网络可以帮助实现控制系统的智能化。
在控制系统中，神经网络可以利用历史上的数据，建立出一个预测模型。
这个预测模型可以用来预测未来的结果。
比如，对于一个复杂的航空控制系统，神经网络可以对机器状态进行监控，并预测出机器的可能故障。
这些预测结果可以提前告知维修人员，帮助他们事先准备好所需的维修工具和零件。
在制造业中，神经网络也可以用来进行过程控制。
利用多个神经网络，可以对制造过程中的各种参数进行监控和控制，从而实现制造过程的优化。
比如，在纺织生产中，神经网络可以对生产过程中的温度、湿度等参数进行监控。
通过对过去数据的学习，神经网络可以建立出一个精准的控制模型，并自动调整参数，从而实现制造过程的优化。
神经网络算法在风险控制中的应用
神经网络算法在风险控制中的应用随着金融市场的不断变化和复杂化，风险控制成为了不可或缺的一部分。
而在风险控制的过程中，神经网络算法正变得越来越重要。
神经网络算法是一种模拟人脑神经网络的计算方法，它由多个节点（即神经元）组成，每个节点都有输入和输出。
通过调整节点之间的连接与权重，神经网络可以训练出对于特定问题的高效处理能力。
在风险控制中，神经网络算法可以用来帮助预测某些事件的可能性，并及时采取相应的措施以降低风险。
例如，一个使用神经网络算法的模型可以根据过去的市场数据和一些其他因素，来预测未来股票的价格变化。
这样一来，投资者就可以根据预测结果来制定自己的投资策略，从而最大限度地降低投资风险。
此外，神经网络算法还可以用来进行信用风险评估。
通过对于客户历史信用记录、交易记录等方面的归纳和分类，神经网络可以判断一个人的信用风险程度，并提供有关如何降低风险的建议。
另一方面，神经网络算法还可以实现自动欺诈检测。
尤其是在网上支付和电子商务等领域，欺诈成为了一个老问题。
神经网络可以通过对于用户行为及其数据的分类和判断，快速检测出可能存在欺诈的情况，并及时进行处理。
当然，神经网络算法并不是完美的，它仍然存在一些限制和问题。
例如，神经网络模型训练需要耗费大量的计算资源，且模型可能会出现过拟合等情况。
另外，有些神经网络算法也可能很难解释为什么会得出某个结果。
这些算法可能会将大量的数据纳入计算，但它们并不能精确地描述出数据之间的因果关系。
这种不确定性可能会对于风险控制产生负面影响。
尽管神经网络算法具有一些限制，但它们仍然是风险控制领域的一种重要工具。
与传统的风险评估方法相比，神经网络算法可以更加准确地预测未来风险，并降低因错误预测而造成的经济损失。
总的来说，神经网络算法在风险控制中的应用具有广泛的前景和重要性。
它们可以帮助人们更好地理解未来市场趋势，识别可能存在的风险，并及时采取应对措施。
随着技术的不断进步，我们相信这些算法在金融风险控制中将会扮演越来越重要的角色。
人工神经网络在HVAC系统的应用
Ｍ —Ｐ神 经元输 入 、 出关 系式 为 ： 输
式中
ｎ — 神经 元数 量 — Ｍ —Ｐ神 经元 模 型反 映 了神经 元 的 ４个 主 要 特
Ｙ ）
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（ ． 津大 学 环 境科 学与 工程 学院 ，天 津 ３０ ７ ；２ 武安 市 工程 建 设监理 有 限公 司 ， １天 ００ ２ ．
河北 武安 ０ ６ ０ ５ ３０）
摘
要 ： 阐述 了构成 人 工神 经 网络 （ Ｎ 的 Ｍ — Ａ Ｎ） Ｐ神 经元模 型 的结 构 、 出输入 的 函数 关 系 输
ｔ ｅ ｒ ｌｔｏ ｈｉ ｅｗｅ ｎ ｏ ｔ ｕ ｎ ｎ ｕ ｕ ｃ ｉｎ，ａ ｄ ｃ ｎ ｅ ｔｏ ａ ｒ ｉ ｉ ｇ ｒ ｌ ｈ ｅａｉｎｓ ｐ ｂ ｔ ｅ ｕ ｐ ｔａ ｄ ｉ ｐ ｔｆ ｎ ｔｏ ｎ ｏ ｖ ｎ ｉｎ ｔａｎ ｎ ｕ ｅ— ＢＰ ｅ ｏ ｋ ｉ ｌ ｎ ｔ ｒ ｎ ＡＮＮ ｗ ａ ｅ ｅａ ｏ ａｅ ． Ｔ ｅ ａ ｐ ｉ ａｉ ｎ ｆＡＮＮ ｎ ＨＶＡＣ ｓ ｓｅ ｉ ｅ ｉｗｅ ｒ ｌｂ ｒｔｄ ｈ ｐ ｌｃ ｔｏ ｓｏ ｉ ｙ ｔ ｍ ｓ ｒ ｖｅ ｄ，ｉ ｃ ｕ ｉ ｇ ｆｒ ｃ ｓ ｎ ｉ ｄ ｘ ｓ ｏ ｎ ｌ ｄ ｎ ｏｅ ａ ｔｏ ｎ ｅ ｅ ｆ
及人 工神 经 网络 中最常 用的 学 习规 则一
介绍了 Ｂ Ｐ网络 的 改进 算 法 。
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用， 包括预 期 平均评 价指 标 （ Ｍ 的 预 测 、 间冷 负荷 的 预 测 、 Ｐ Ｖ） 房 能量 管理 、 障诊 断及 其 他 应 用。 故
控制系统中的神经网络控制理论与应用
控制系统中的神经网络控制理论与应用神经网络控制理论在控制系统中的应用日益广泛。
本文将从神经网络控制的定义和原理入手，深入探讨其在控制系统中的理论与应用方面。
一、神经网络控制的定义和原理神经网络控制是利用神经网络模型来实现对控制系统的建模与控制。
神经网络是一种模仿生物神经元网络结构和功能的人工神经网络模型。
其原理基于多层次、并行处理的结构，通过学习和适应能力实现对系统的建模和控制。
神经网络控制的核心是建立适当的网络结构和权值，并通过学习算法对其进行训练。
常用的神经网络模型包括前馈神经网络、递归神经网络和径向基函数神经网络等。
通过对输入信号的处理和网络参数的调整，神经网络能够实现对复杂系统的非线性建模和控制。
二、神经网络控制在控制系统中的应用1. 神经网络控制在自适应控制中的应用神经网络具有自适应性和非线性映射能力，适合用于自适应控制。
其能够通过学习和反馈调整网络参数，实现对系统的模型自适应和参数识别。
在自适应控制中，神经网络能够实时跟踪系统的变化，并做出相应的控制调整，提高系统的鲁棒性和适应性。
2. 神经网络控制在优化控制中的应用神经网络能够通过学习和优化算法，对系统的控制策略进行优化。
在优化控制中，神经网络可以作为一个强大的优化工具，通过学习系统的状态和控制规律，找到最优的控制策略，提高系统的性能和效率。
3. 神经网络控制在非线性系统控制中的应用传统的控制方法在处理非线性系统时常常面临困难，而神经网络可以有效地处理非线性系统的建模和控制。
通过神经网络的非线性映射能力，可以准确地描述和控制非线性系统的动态性质。
在非线性系统控制中，神经网络能够处理多变量和耦合的系统，并实现对系统的非线性控制。
4. 神经网络控制在智能控制中的应用神经网络具有学习和适应的能力，可以通过不断的学习和训练提高系统的控制能力。
在智能控制中，神经网络能够根据系统的运行状态和外部环境对控制策略进行优化和调整，实现对系统的智能化控制。
神经网络在控制系统中的应用
神经网络在控制系统中的应用随着科技的不断进步，各种控制系统的应用越来越广泛。
而在控制系统中使用神经网络是一个不断发展的研究领域。
神经网络能够通过多个节点之间的相互连接和强度调节来模拟人脑神经元的工作方式，从而实现对复杂系统的自适应控制。
本文将从多个方面来探讨神经网络在控制系统中的应用。
一、神经网络在控制系统中的基本概念神经网络是一种基于并行分布式处理的信息处理模型，它可以通过神经元之间相互连接和强度调节来模拟人脑神经元的工作方式。
神经网络由大量的神经元和它们之间的连接组成，每个神经元可以接收多个来自其他神经元的输入，并将经过处理后的结果传递给其他神经元。
控制系统则是一个包括输入、输出和控制器之间相互作用的系统。
控制器接收输入信号，对其进行处理后产生控制信号，控制系统通过这个控制信号来实现对输出的控制。
神经网络在控制系统中的应用，是通过将神经网络作为控制器来实现对复杂系统的自适应控制。
二、神经网络在控制系统中的优势1. 对复杂系统的自适应控制能力。
控制系统中有些复杂系统难以建模，而神经网络可以通过大量的数据学习和自适应调整来逼近这些系统的动态行为。
因此，神经网络控制器能够对这些复杂系统进行自适应控制，从而获得更好的控制效果。
2. 对环境变化的适应性。
神经网络的自适应性使其具有在环境变化时自行调整的能力。
在控制系统中使用神经网络，可以使控制器具备适应性，从而保证系统的稳定性和可靠性。
3. 模型建立的简单性。
使用传统的控制方法，需要对控制对象建立一个准确的数学模型。
当控制对象复杂且难以建模时，这种方法往往无法奏效。
而神经网络可以通过大量的数据学习和逼近控制对象的动态行为，避免了模型建立的繁琐过程。
三、神经网络在控制系统中的应用案例1. 复杂系统的控制应用案例在航天、军事、船舶等各种复杂系统的控制中，神经网络已经得到广泛应用。
比如在飞行控制中，神经网络控制能够实现飞行器的姿态和轨迹控制，克服了传统算法对于飞行器动态性能不足的问题。
神经网络算法在智能监控系统中的实时控制技术
神经网络算法在智能监控系统中的实时控制技术智能监控系统是一种应用领域广泛的技术，通过使用各种传感器和摄像头设备，能够实时监测并分析环境中的各种信息，包括声音、图像、温度等。
这些数据可以用于监控和管理各种场所，例如室内和室外的安全监控、交通监控和工业生产监控等等。
在智能监控系统中，神经网络算法起到了非常重要的作用，特别是在实时控制方面。
神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过对大量数据进行学习和训练，可以实现各种复杂的计算任务。
它的实时控制技术适用于智能监控系统，能够帮助系统实现实时检测和判断。
在智能监控系统中，实时控制是非常关键的一环，它能够及时响应监控系统中发生的事件，提供及时的反馈和决策。
首先，神经网络算法在智能监控系统中的实时控制技术可以用于图像识别和目标追踪。
智能监控系统中的摄像头设备会实时捕捉到场景中的图像信息，而神经网络算法可以通过对这些图像进行分析和处理，识别出场景中的目标和异常行为。
通过实时的目标追踪，系统可以快速识别出异常事件，如入侵、盗窃等，从而及时采取相应的预警和控制措施。
其次，神经网络算法在智能监控系统中的实时控制技术可以用于声音识别和语音分析。
智能监控系统中的声音传感器会实时接收到环境中的声音信号，而神经网络算法可以对这些声音信号进行分析和识别，判断出是否存在异常事件或危险情况。
例如，当系统检测到有人呼救声或其他异常声音时，可以及时触发警报或通知相关人员进行紧急处理。
另外，神经网络算法在智能监控系统中的实时控制技术还可以应用于温度检测和环境监测。
智能监控系统中的温度传感器可以实时检测环境中的温度变化，而神经网络算法可以对这些温度数据进行实时分析和预测。
这种实时控制技术可以帮助系统及时发现温度异常情况，如过热或过冷情况，从而采取及时的控制措施，保护设备和人员的安全。
此外，神经网络算法还可以通过对大量数据进行学习和训练，提高智能监控系统的预测和决策能力。
通过实时监测和分析环境中的数据，神经网络可以从中学习和总结出规律和模式，提供预测和决策的依据。
神经网络技术在控制系统中的应用
神经网络技术在控制系统中的应用随着科技不断发展，工业控制成为人们关注的焦点之一。
控制系统是智能化制造中的核心技术，而神经网络技术因其多元化和强大的适应性，在控制系统中发挥着重要的作用。
本文将简单介绍神经网络技术及其在控制系统中的应用。
一、神经网络技术简介神经网络（Neural Network）是一种模拟生物神经网络的数据处理方式。
它是基于神经系统结构和功能特征的数学模型，能够学习、识别、分类和处理未知事物。
神经网络工作原理基于历史数据的学习，通过模仿大脑学习规律，让计算机根据已有数据自行推测、预测和控制。
与传统的机器学习算法相比，神经网络具有更高的自适应性、泛化能力和决策能力。
同时，神经网络技术还能够处理非线性系统、模糊系统、多变量关系以及不确定性问题。
二、神经网络技术为控制系统提供了创新的思路和解决方案，能够处理包括控制、检测、预测、优化和决策等方面的问题。
下面将简单介绍神经网络技术在控制系统中的应用。
1. 控制神经网络技术在控制系统中的应用主要是基于其智能化和强大的自适应性。
通过学习历史数据，神经网络能够自动调整参数和权值，从而实现对复杂系统的高效控制。
例如，神经网络在水库水位控制中的应用就比较广泛。
通过不断收集水位、降雨等相关数据，神经网络能够模拟出水位变化趋势，并进行实时控制。
2. 检测神经网络技术在控制系统中的检测应用主要是针对故障和异常。
通过学习历史数据，神经网络能够识别出系统的正常行为和异常行为，从而及时报警和处理。
例如，在工业生产过程中，神经网络技术可以帮助检测设备故障和异常现象。
通过对设备数据进行分析和处理，神经网络能够及时发现故障并解决问题，从而保障生产的连续性和稳定性。
3. 预测神经网络技术在控制系统中的预测应用主要是针对未来行为的预测。
通过历史数据的学习和分析，神经网络能够预测出未来的走势，并作出相应的决策。
例如，在物流生产中，神经网络能够预测未来交通状况和订单量等因素，从而优化物流方案，提高运输效率和节约成本。
神经网络预测控制技术研究
神经网络预测控制技术研究随着人工智能技术的发展和普及，神经网络预测控制技术越来越受到关注。
它是指通过对机器学习算法的应用，利用收集的数据来预测未来的趋势并采取行动。
在本文中，我们将探讨神经网络预测控制技术的原理、应用以及未来展望。
神经网络预测控制技术的原理神经网络预测控制技术是由神经网络和控制理论相结合而成的。
神经网络是一种通过模拟大脑结构的方法来进行分布式数据处理和存储的技术。
它的机制是把输入节点中的信息传递到输出节点，而中途的节点则是通过传递消息来实现监督。
在神经网络预测控制技术中，数据流经神经网络中的各个节点进行处理和存储，然后根据预测值来实现自适应控制。
预测值是根据输入数据的变化来生成的，可以是时间序列数据、传感器数据等。
神经网络把这些数据变化的趋势发现出来，并根据这个趋势来做出预测。
然后，控制器再利用这些预测值进行适应性的控制。
神经网络预测控制技术的应用神经网络预测控制技术可以应用于很多领域，包括机器人、工业自动化、医疗、金融、交通等。
下面将分别介绍一些领域的应用。
机器人在机器人领域，神经网络预测控制技术可以应用于实现机器人的自主导航和环境感知。
通过对机器人的周围环境进行实时监测，神经网络可以预测机器人下一步需要采取的行动，并生成相应的控制信号。
这种技术可以大大提高机器人的精度和效率，减少操作人员的负担。
工业自动化在工业生产领域，神经网络预测控制技术可以应用于工业生产流程的优化和自动化。
通过对工业生产流程中传感器和控制器的数据进行收集和分析，神经网络可以预测生产过程中存在的问题并采取相应的措施。
这可以提高生产过程的效率和稳定性，同时减少资源的浪费和成本的损失。
医疗在医疗领域，神经网络预测控制技术可以应用于疾病预防和治疗上。
通过对医疗数据的收集和分析，神经网络可以预测某些病症的可能性，并提前采取措施进行干预。
这可以降低疾病的发生率和死亡率，提高医疗效果和质量。
金融在金融领域，神经网络预测控制技术可以应用于股票和外汇市场的预测和交易。
神经网络在控制系统中的应用研究
神经网络在控制系统中的应用研究近年来，随着科技的飞速发展，人工智能技术已经成为了众多领域的新宠儿。
在工业自动化方面，神经网络作为一种新兴的智能控制方法已经得到了广泛的应用。
本文将探讨神经网络在控制系统中的应用研究，从理论基础到实际应用进行详细介绍，希望能够为相关领域的读者提供一些有价值的思路和方法。
一、神经网络的理论基础神经网络可以看作是一种复杂的非线性映射模型，它的核心思想源自于人脑中的神经元，即信息处理和传递单元。
神经网络与传统的控制理论最大的不同在于其能够自适应地处理非线性问题。
基于神经网络的控制系统可以克服传统控制系统的固有不足，具有更强的稳定性、鲁棒性、自适应性和优化能力，可以更好地应对各种复杂微妙的问题。
二、神经网络在控制系统中的应用1. 神经网络在传统控制中的应用基于神经网络的控制有很好的适用性，尤其在不确定因素较多、难以建立数学模型的系统中表现更显著。
神经网络在传统控制中的应用主要分为三种方式：一是将神经网络作为传统控制的增量部分，来提升传统控制的精度；二是将神经网络与传统控制联合起来，组成混合控制器；三是使用纯神经网络控制法，不使用传统控制模型，将神经网络作为系统的控制器。
这些方法在实际应用中均取得了一定的成效。
2. 神经网络在模糊控制中的应用神经网络与模糊控制的结合也是许多研究者所关注的领域。
模糊控制对于不确定性、复杂性系统的控制具有非常好的适用性，而神经网络又可以用于解决模糊控制中的不确定性问题。
通过将神经网络的非线性映射能力与模糊控制理论结合，可以建立一种新的模糊控制器，想必大大提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
3. 神经网络在智能控制中的应用基于神经网络的智能控制是万能近似器，具有复杂系统建模能力的先进控制方法。
它可以处理不确定性、复杂性和非线性的问题，可用于控制许多实际应用中的非线性系统，例如机器人、飞行器、汽车等。
同时，还以贝叶斯网络、遗传算法和粒子群等方法相结合，提升智能控制在实际应用中的效果，使控制系统得到更好的稳定性和自适应能力。
神经网络算法及其在预测与控制中的应用
神经网络算法及其在预测与控制中的应用第一章算法简介神经网络是一种人工智能算法，它的灵感来源于人类神经网络的结构和功能。
通过对网络结构进行设计，使得神经网络可以解决分类、回归、聚类和优化等问题。
神经网络具有适应性强、非线性、并行计算等优点，被广泛应用于模式识别、自然语言处理、图像处理、预测和控制等领域。
第二章神经网络预测神经网络预测是神经网络算法最早的应用之一。
它通过对历史数据的学习，生成一个函数用于对未知数据进行预测。
神经网络预测的过程包括数据预处理、建立网络模型、训练网络模型和测试网络模型四个步骤。
2.1 数据预处理在进行神经网络预测之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据变换、数据标准化等。
数据清洗是指对数据中的异常值进行处理，确保数据的完整性和准确性；数据变换是指将数据进行转化，使得数据满足神经网络的输入要求；数据标准化是指对数据进行归一化处理，将数据映射到一个特定的范围内，以提高网络的学习效果。
2.2 建立网络模型建立网络模型是指对问题进行建模，确定网络的结构和参数。
网络的结构包括输入层、隐层和输出层。
输入层用于接受预测数据，输出层用于输出预测结果，隐层用于提取数据中的特征。
神经网络模型的参数包括权重和偏置，这些参数可以通过网络的训练得到。
2.3 训练网络模型训练网络模型是指对网络进行学习，使得网络可以准确地预测未知数据。
训练网络模型的过程是通过反向传播算法来实现的。
反向传播算法是一种误差反向传递的方法，通过改变网络模型中的权重和偏置，使得网络的预测结果不断接近实际结果，从而实现网络的学习。
2.4 测试网络模型测试网络模型是指对网络进行评估，检验网络的预测能力。
常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差、相关系数等。
通过对预测效果进行评估，可以对网络进行改进，提高网络的预测能力。
第三章神经网络控制神经网络控制是神经网络在工控系统中的应用。
它通过对工控系统的模型建立和控制策略的设计，实现工控系统的自动控制。
神经网络控制：探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践
神经网络控制：探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践引言我们生活在一个充满各种控制系统的时代，从自动驾驶汽车到智能家居，控制系统帮助我们完成各种任务，提高效率并提供便利。
然而，传统的控制方法难以应对复杂、非线性的系统，这就引出了神经网络控制的概念。
神经网络控制是一种使用神经网络模型来解决控制问题的方法，它可以有效地应对复杂系统的建模和控制。
本文将探讨神经网络控制在控制系统中的应用和实践，以及其优点和挑战。
神经网络控制的基本原理神经网络控制的基本原理是使用神经网络模型作为控制系统的核心，它可以模拟人类神经系统的行为和学习机制。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元根据输入信号进行处理，然后将输出传递给下一层神经元。
通过在训练阶段调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习到输入和输出之间的关系，并根据输入信号产生适当的控制信号。
神经网络控制的应用自动驾驶汽车自动驾驶汽车是神经网络控制在实际中的一个重要应用领域。
通过使用神经网络模型，自动驾驶汽车可以根据传感器收集的数据，自动控制车辆的加速、制动和转向，以实现自主驾驶。
神经网络可以学习不同驾驶情境下的最佳控制策略，并根据实时情况进行调整，提高驾驶的安全性和效率。
工业控制工业控制是另一个广泛应用神经网络控制的领域。
在传统的PID控制方法无法应对非线性、时变的工业过程时，神经网络控制可以提供更好的解决方案。
通过使用神经网络模型，可以对复杂的工业系统进行建模和控制，从而提高系统的稳定性和性能。
机器人控制机器人控制是神经网络控制的另一个重要应用领域。
通过使用神经网络模型，可以对机器人的运动控制、路径规划和任务执行进行精确控制。
神经网络可以学习适应不同任务和环境的控制策略，并根据实时反馈进行调整，提高机器人的操作精度和效率。
神经网络控制的优点非线性建模能力神经网络控制具有良好的非线性建模能力。
传统的线性控制方法难以对非线性系统进行精确的建模和控制，而神经网络模型可以学习非线性系统的动态特性，并提供更准确的控制策略。
神经网络在控制系统中的应用
神经网络在控制系统中的应用随着科技的不断进步和发展，并行计算以及深度学习技术逐渐成熟，神经网络在控制系统中得到了广泛的应用。
在这篇文章中，我们将会讨论神经网络在控制系统中的一些关键应用。
一、神经网络在控制系统的概念控制系统是指通过调整输入信号来修正输出值的系统，其目的是使输出值达到预期目标。
通俗地说，“控制”指的是调节未来的某些状态或输出。
其中，神经网络是通用逼近函数，它可以用来表示任意输入和输出的映射关系。
神经网络的大规模并行处理能力使其成为控制系统的有力工具。
二、神经网络控制系统的架构神经网络控制系统的架构通常由两部分组成：1）神经网络模型，用于模拟复杂的非线性系统，并进行控制；2）控制器，用于控制神经网络并输出控制信号。
控制器的输入是当前状态的反馈，其输出是控制信号，这些信号会被发送到系统中以影响输出。
三、神经网络在自适应控制中的应用传统的控制系统中，控制器的参数通常是固定不变的。
但是，由于复杂环境下的不确定性和变化，确定真正的控制策略要么是困难的，要么需要耗费大量成本。
自适应控制需要根据控制系统的状态实时地调整控制器的参数。
这个时候，神经网络的非线性映射和自适应性质可以让控制系统更好地适应变化。
神经网络可以被用来建立控制器，并随着时间的推移和系统反馈进行适应性参数调整。
四、神经网络在迭代控制中的应用迭代控制是一种针对多变量复杂系统的控制方法。
它通过使用控制器，迭代地寻找函数参数的最优解，以实现对所控制的系统的精确控制。
这种方法需要处理大量的数据进行反复优化，神经网络的并行处理能力和拟合能力可以显著降低运算的复杂性，从而提高整个系统的效率和响应速度。
五、神经网络在模糊控制中的应用模糊控制通过模糊的逻辑控制规则来描述并控制系统。
神经网络可以作为模糊控制器的输入，通过学习数据和调整参数实现模糊逻辑规则的优化和精致化。
这种方法可以大大提高控制器的准确性和精度，并有效降低了传统模糊控制系统的使用难度。
基于神经网络的预测模型在市场预测中的应用
基于神经网络的预测模型在市场预测中的应用随着科技的快速发展，机器学习、人工智能等领域也变得越来越重要。
在市场预测领域，传统的方法已经无法满足需求，越来越多的人开始探索基于神经网络的预测模型在市场预测中的应用。
下面我将从神经网络的定义、工作原理、优点以及在市场预测中的应用等方面进行论述。
一、神经网络的定义神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型。
它由大量的人工神经元组成，并且能够自主学习。
通过这些神经元之间的连接，神经网络能够自适应地完成各种任务。
二、神经网络的工作原理神经网络的工作原理类似于人脑的工作原理，在输入层接受数据，随后通过隐藏层进行处理，最终在输出层输出结果。
在神经网络中，隐藏层的数量、神经元的数量、激活函数的选择等参数都会影响模型的精度。
例如，一个多层感知器（Multi-Layer Perceptron）模型中，输入层对应着原始数据，隐藏层负责处理这些数据，输出层则输出结果。
三、神经网络的优点神经网络作为一种自适应计算模型，具有很多优点，包括以下几个方面。
1.灵活性神经网络可以根据不同的任务自动调整参数，以适应输入数据的特点，这使得它具有很大的灵活性。
2.支持并行计算神经网络可以将输入数据并行处理，这样可以大大提高计算速度。
3.能够处理复杂数据神经网络能够处理各种形式的数据，包括图像、声音、文本等。
四、神经网络在市场预测中的应用神经网络在市场预测中的应用正在逐渐得到广泛认可。
以下是神经网络在市场预测中的几个方面应用。
1.股票市场预测神经网络可以通过历史股票数据进行训练，并能够预测股票价格的变化趋势。
这种方法已经在国内外证券市场中得到了广泛应用。
2.汇率预测神经网络可以通过历史汇率数据进行训练，并能够预测货币汇率的趋势，这种方法可以帮助外汇交易员更好地决策。
3.商品价格预测神经网络可以通过历史商品交易数据进行训练，并能够预测商品价格的波动趋势，这种方法可以帮助决策者做出更好的进出口决策。
基于神经网络的预测控制方法研究与应用
基于神经网络的预测控制方法研究与应用随着机器学习技术的不断发展，神经网络作为其中重要的一种技术已经得到了广泛的应用。
在控制领域，基于神经网络的预测控制方法也逐渐成为研究的热点。
本文旨在对基于神经网络的预测控制方法进行探讨，并介绍其在实际应用中的优势和发展趋势。
一、神经网络的基本概念和原理神经网络是指模拟人类大脑神经元之间相互连接的计算模型，其主要组成部分包括输入层、隐藏层以及输出层。
其中，输入层接收来自外界的输入信息，输出层则输出神经网络的计算结果，而隐藏层则负责对输入信息进行计算、处理和转换。
神经网络的训练过程基于反向传播算法，通过反复迭代，不断优化神经网络的权重和偏置，使得其预测结果与实际结果更加接近。
二、基于神经网络的预测控制方法基于神经网络的预测控制方法是一种模型预测控制方法，其基本思想是利用神经网络对物理系统进行建模，并通过神经网络对未来状态进行预测，从而制定相应的控制策略。
与传统的基于模型的预测控制方法相比，基于神经网络的方法具有以下特点：1.对非线性系统建模能力强由于神经网络能够处理非线性问题，因此基于神经网络的预测控制方法可以较好地适用于非线性系统，并能够对其进行较为准确的建模。
2.不需要精确的数学模型对于某些复杂的系统，其数学模型可能很难建立或者不够准确，此时传统的基于模型的方法就显得不够有效。
而基于神经网络的预测控制方法则不需要求解精确的数学模型，仅需要利用神经网络对系统进行学习和预测即可。
3.对环境变化和干扰具有强鲁棒性在实际控制中，系统往往受到各种环境变化和干扰的影响，因此在控制过程中需要具备一定的鲁棒性。
基于神经网络的预测控制方法通过不断学习和训练，能够对环境变化和干扰进行自适应调节，从而具有较强的鲁棒性。
三、基于神经网络的预测控制方法在实际应用中的优势1.在控制复杂系统方面具有独到优势由于基于神经网络的预测控制方法具有对非线性系统建模能力强、不需要精确的数学模型、对环境变化和干扰具有强鲁棒性等特点，在控制复杂系统方面具有独到优势。
ANN理论在HVAC领域的应用
［ 摘 要］ 人工神经网￣ （ＮＮ） － Ａ 作为人工智能的一个分 支， 它以独有 的特性吸 引了众 多的 学者对其进行研究和应用。该文章￣． － ＺＳ 神 经网络在 暖通空调领域的应用与研究现状进行 了论述 ， 阐述 了人 工神经 网络在暖通 空调 系统 负荷预 测、 能量管理、 故障诊 断 、 系统控
制和其它方面的应用
［ 关键词 ］ 工神经 网络 暖通空调 负荷预测 故障诊断 系统控制 人
１｝ ． 既述
人工神 经网络（￣ｆ・ｌ ｅｒｌ ｅｗ ｒ ， Ａ ｉ￣ａ Ｎ ｕａ Ｎ ｔｏｋ 简称 Ａ Ｎ 是一种 旨在模拟 ｉ ｉ Ｎ） 人 脑 结 构 及 其 功 能 的 信 息 处 理 系 统 。 南于 人 Ｔ 神 经 网 络 具 有 复 杂 的 非 线性 动力学特性 、 并行处理机制 、 学习 、 联想和记忆等功能 ， 以及它的高 度 白组织 、 自适 应能力 和灵活性而受到 自然科学领域学者广泛重视” 。 人Ｔ神经 网络 的研究从始 至今已有将近 ７ 年 的时 间 ， Ｏ 在这段时间 里 它 由启 蒙到低 潮 ， 由低 潮到复兴 。启蒙时期 开始于 １４ 年 ， 又 ９ ３ 心理 学 家 ｗ．． Ｃ ｌ ｃ ＳＭｃ ｕｌ ｈ和数学家 Ｗ．ｉｓ 出了第一个 人工神经 网络 模型 ｏ Ｐｔ 提 ｔ Ｍ 模型 结束于 １６ 年 ， Ｐ ‘ ； ９ ９ 人工智能创始人之一Ｍ． ｉ ｋ 和 ｓ ａ ｅ Ｍ ｎ ｙ ． ｐｄ ｓ Ｐ 版《 知器 ） ｅｅｐ ｏ ｓ 书。低潮期始 于 １７ 年 ， 束于 １８ 年 ， 感 （ ｒ ｉ ｎ） Ｐ ｅｒ － ９０ 结 ９６ ＤＲ ｍ ｌａ 和 Ｊ ｃｅ ａ ｄ ．ｕ ｅ ａ ． ｃｌ ｎ 等人提出多层 神经 网络模 型的反 向传播学 习 ｈ Ｍ ｌ 算法（Ｐ Ｂ 算法） 。复兴时期以 １ ８ 年在圣地亚哥举行 的首届 国际神经 网 ９７ 络学术会议为开始 ， 至今仍 受到国内外学者 的广泛关注与研究。 神经 网络以其独特 的结 构和处理信息 的方法 ， 已在许 多领域取得 了 显著的成效 ， 尤其是人工神经 网络对非线性系统 的预测能力 ， 更显示 ｍ其 广阔的应用前景 。对于暖通空调 领域的研究者来说 ， 人Ｔ神经 网 络具有 以下优点 ：） １具有以任意精度 逼近复杂的非线性 函数 的特性 ；） ２ 存 复杂环境和 多 目标控 制要求 中具有很 强 的 自 习能力 ；） 学 ３ 具有冗余 性 和很 强的容错性及 鲁棒性 ；） 的信息并行分布处 理机制 ；） 有 ４ 快速 ５ 具 快速 寻找最优解 的能力 。人工神经 网络所具有 的这些 特点 ， 使其在 暖 通空调领域 的各个方面得到了很好的应用。 ２人 工 神 经 网 络 在 暖 通 空调 领 域 的 应 用 ． ２１ ． 负荷预测 在空 调系统设计 中 ， 空调负荷计算 的准确性直接影 响到设备 型号 与管 道尺寸的选取 ， 进而影 响到 系统的初投资和舒适 性。美 国供 暖制 冷 空调工程 师学会（ Ｈ Ｅ提 出过一项关于 “ ＡＳ ＡＲ ） 大能量预测 器的开发 ” 的项 目， 该项 目主要 由ＪＦＫ ｅｄｒ Ｊ ．ａ ｅｌ ．．ｒｉｅ和 ． Ｈ ｂｒ负责 ， Ｓ 主要 目的是预测供 暖、 通风 和空调 系统 的负荷及水 、 电负荷 。Ｂａ ｌ ．ｅｓｏ Ｗｉｉｍ ｒｄｅ ＰＦｕｔｎ ， ｌａ ｙ ｌ Ｊ ｔ ｅ ｓｎ Ｍ ｔ ｓ ．．ｈ ｓｎ ．ｅ ｎｏ 与 ａ ｉ ＯＯ ｌ ｏ 等研究者将人 ｌ神经 网络技 术应 用到 Ｓｖ ｔ Ｂ ａ ｓ Ｔ 空 凋系统负荷 预测中 ， 并对相 同的两组数据进行 了仿真实验 。网络的 输 人参量为时间（ 一 年 月一日一 、 时）干球 温度 、 相对湿度 、 太阳辐 射照度和 风速 ， 出参量 为电负荷 、 输 冷水负荷 、 热水负荷。 美国威斯康星大学和 日本 Ｓ ｉ ｚ 公 司Ｉ ｈｍｉ ｕ 同时对 四种常用的负荷预 测 方法的精度 进行了 比较 ， 他们以一个供冷 和供热季节 的数据 以及第 二 天的天气参数 来计算每种方 法的预测精度 ， 结果显示神经 网络预测 模 型的 负荷预测 精度 最高 。在对 计算机 产生 的数据进行 初始 比较之 后， 神经 网络 预测模型被用 于另外两个建筑 物空调负荷 的预测。结果 显示 神经 网络模 型所预测 的第二 天的冷负荷与实际冷负荷更接近。 高立新等人 房间冷负荷的影响 因素分 为： 用功能 、 将 使 设计地 区 、 朝向 、 室内计 算温度 、 外墙面积 、 外窗面积 、 屋顶面积 、 外墙形式 、 窗形 外 式、 人员密度 、 灯具功率密度 、 发热设备功率密度 、 新风标准等 。最终确 定 ６ ＡＮ 个 Ｎ输 人参数 ： 窗墙 比 、 地 比、 员密度 、 墙 人 灯具功率密 度 、 发热 设备功率密度 、 室内计算温度。输 出参数 为单位建筑面积冷负荷 。 杨 自强等人 在缺少实测负荷 的情况下 ， ｌ 利用神 经网络 预测模 型对 建筑面积 为３ ０ ０ 的办公楼某 日的逐时冷负荷进行 预测 。研究结果 ０ ０ ｍ 表明利用神经 网络模型预测 的某 日 时冷负荷值与动态计算值 十分接 逐 近， 只有在 个别峰谷 负荷 时刻有些偏差 ， 说明神经 网络 预测负荷实用 、 可靠。 王海 涛等人１ ７ １ 利用前馈神经 网络对 合肥市某建 筑物的夏季空 调动 态负荷进 行了预测 ， 输入层 为７ 个单 元 ， 隐含层为 １ 个 ， 出层为 １ ， ６ 输 个 即建筑 物逐时冷 负荷 。预测结果显 示 ， 利用前馈神 经网络预测某 一天 的逐时冷负荷 与动态计算值 十分 接近 ， 只有在个 别时刻有些偏差 。说 明利用神经 网络 可以对建筑物逐时冷负荷进行准确有效的预测。 石磊 等人 １ 分别采用 Ｂ 神 经网络模 型对 西安 某办公楼冷负荷进行 Ｐ 了预测 ， 预测结果 的标准偏值 为 ２７ ７ Ｗ ， 差系数值 为 ６１％， １０ ． 偏 ６ ．１ 期望 偏 差百分 数为 ４ ４ 与 动态模拟 程序 的计算 结果相 吻合 。这说 明利 ． ％， ６ 用神经网络预测建筑物冷负荷是可靠 的， 但是预测 中缺少实测数据 ， 仍 需 对预测模型进行进一步的验证 和改进 。 ２２能 量 管理 ．
空调系统的神经网络PID变频控制研究.
空调系统的神经网络PID变频控制研究摘要：本文的针对具有大惯性和纯滞后特性的空调系统的变频控制，提出了一种神经网络PID控制器，并进行了仿真。
PID控制器的训练过程中，系统的输出是根据神经网络的权值变化而调整的，但网络权值较能获得，因此，根据适合神经网络配置的非线性学习算法来预测系统的输出。
通过仿真和优化发现，神经网络PID控制器有很好的自适应和自学习能力。
但有时候，神经网络PID控制系统有时会存在静态误差。
为了消除这个静态误差，本文应用了一种将神经网络PID与传统PID混合的控制方法来控制空调系统的频率。
混合控制算法的仿真是通过比较不同模型参数的系统性能，结果表明这种混合算法同时具有神经网络和PID的优点，如自学习、自适应性、快速响应及性能优越等。
关键字：神经网络、PID控制、预测、变频、空调系统。
1. 引言在空调系统中应用智能控制目前已成为一个研究热点，因为它不仅能满足人们对空调的需求，同时还能实现节能。
传统的PID控制器有时无法满足具有大惯性、滞后、非线性及不确定干扰等特性的对象的控制要求。
为了克服这个弱点，有人开始尝试智能控制并将其应用到空调系统的变频控制中。
在传热、通风的空调系统（HV AC）中，改善PID控制器的一种方法是优化PID参数。
在参数优化方面有许多的研究，如文献[1]到[3]中的优化方法就不同。
在[1]中，提出一种基于遗传算法的PID自调整控制的自适应学习算法，并且将其应用到优化HV AC系统的性能。
将PID控制器的自适应神经元应用到HVAC系统的单一带中，仿真结果显示了神经PID器的输出在一开始就进入了稳定带，而且对白躁声的抗干扰能力比[2]中要更强。
X.Qi针对空调系统的空气变量设计了一种模糊PID控制器[3]。
仿真结果可以看出在参数改变时，模糊PID控制器仍具有响应快速、超调量小、精确度高、强急鲁棒性及线性自调整能力的特性。
在文献[4]和[8]中主要是应用模糊控制算法来研究频率的变化。
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神经网络预测控制在HVAC系统中的应用余珏（湖南大学土木工程学院，湖南长沙 410082）摘要：从神经网络的结构及特点出发，说明了神经网络预测控制系统的构造及工作原理,并着重通过介绍神经网络预测控制在HV AC系统末端控制、中央制冷站能源管理系统、冰蓄冷空调系统中的应用，展观了它在HV AC系统中广泛的应用前景．关键词：神经网络；神经网络预测控制；能源管理系统；冰蓄冷空调系统中图分类号：TU831.4 文献标识码：A 文章编号：1005-8354 (2005) 01-0004-05 Application of Neural Network Predicting ControlSystem in HV AC SystemYU Jue（School of Civil Engineering, Hunan Univ., Changsha 410082, China）Abstract:Beginning with describing the structure and characteristics of neural network, the article illuminates the structure and principle of predictive neural network control system. The predictive neural network system’s three successful applications to the terminal control of HVAC system, the energy management control system in a central HVAC plant and the ice-storage air conditioning system introduced in the article show its bright future in the field of HVAC.Key words:neural network; predictive neural network control system; energy management system; ice-storage air conditioning system在HV AC系统中，PI，PID等传统控制算法一直占据着统治地位，但这两种算法都是以假设输出与被控变量呈线性关系为基础的，加上多变量系统变量之间的相互干扰作用，传统算法很难获得理想的控制效果．事实上，许多HV AC系统设备的输出和被控变量的关系是非线性的，且大多数为多变量系统，所以PI和PID等传统控制方式并不非常适合HV AC系统．神经网络控制是20世纪80年代发展起来的一种自动控制技术，是人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）与系统控制理论相结合的产物，已成为智能控制的一个新的分支．一个层数不多的神经网络模型就可较精确地预测出任意非线性系统的系统状态，且它有黑箱建模的优点，适用于复杂的非线性系统，另外它的并行计算类似于人脑的直觉，速度很快，可以实现实时控制．神经网络控制的出现，为解决HVAC这种干扰大、滞后严重、高度非线性系统的控制问题开辟了新的途径．当今大多数楼宇的HV AC系统都采用集散控制方式，它们依靠高速可靠的网络通信与强大的直接数字式控制器（DDC）或子站来实现各种控制功能，这又为神经网络控制的实际应用创造了条件．1 神经网络预测控制系统1.1 神经网络简介收稿日期：2004-10-21作者简介：余珏 男，在读硕士研究生，研究方向：溴化锂吸收式制冷机变水温控制.神经网络是模仿人脑的神经系统，以一种简单计算—处理单元（神经元）为节点，采用某种网络拓扑结构构成的活动网络，它在不同程度和层次上模拟人脑神经系统的处理、存储和检索功能．神经网络是由大量简单的处理单元连接而成的复杂网络，其结构如图1所示．神经网络由输入层、隐层和输出层组成（通常隐层可由一个或多个层组成），每层又由多个神经元组成．每个神经元用一个节点表示，u和y分别是网络的输入、输出向量．网络前后层节点间通过权连接，可见神经网络的拓扑结构为有向无环的前向网络．图1 神经网络结构图神经网络通过找出一定的权值，使对于每一组给定的输入都产生令人满意的输出，而调节权值所遵循的规则就是训练算法．对于HV AC系统，因反向传播算法（BP算法）简单易用，尤其是BP的各种改进算法能很好地满足需要，而成为使用最为广泛的学习算法．BP算法由正向传播和反向传播组成．在正向传播中，输入信号从输入层经隐层传向输出层．若输出层得到了期望的输出，学习算法结束；否则，转至反向传播．反向传播是将误差信号（样本输出与网络输出之差）按原连接通路反向计算，由梯度下降法调整各层神经元的权值和阈值，使误差信号减小．1.2 神经网络控制系统神经网络控制是将神经网络在相应的控制结构中当做控制器与（或）辨识器，主要是为了解决复杂的非线性、不确定、不确知系统在不确定、不确知环境中的控制问题，使系统稳定、鲁棒性（指在不确定因素存在情况下，系统保持其原有性质的能力）好，具有要求的动态和静态（或称稳态）性能．由于神经网络是从微观结构与功能上对人脑神经系统进行模拟而建立起来的一类模型，具有模拟人的部分智能的特性，使神经控制能对变化的环境（包括外加扰动、量测噪声、被控对象的时变特性三方面）具有适应性，且成为基本上不依赖于模型的一类控制，因此神经控制已成为“智能控制”的一个新的分支．神经网络控制主要包括：神经网络预测控制、神经网络自校正控制、神经网络PID控制、神经网络内模控制、神经网络模型参考自适应控制、小脑模型神经网络控制和神经网络逆系统控制等．神经网络控制是数字控制，即用数字量实现对被控对象（或过程）的控制，其控制系统与其它数字控制系统相同，由硬件与软件两部分组成．（1）硬件部分神经网络控制系统的硬件主要由五部分组成．·连续被控对象（或过程）：工作于连续状态，输入/输出是连续量．·神经控制器：工作于离散状态，输入/输出是数字量，由数字计算机实现神经网络控制功能．·模拟输入通道：由采样开关、A/D转换器两个环节组成，完成由模拟量到数字量的转换．·模拟输出通道：由D/A转换器、保持器两个环节组成，完成由数字量到模拟量的转换．·实时时钟：产生脉冲序列，定时控制采样开关的闭合，控制D/A转换器的输出．（2）软件部分图2 神经网络控制软件流程图软件流程如图2所示，神经网络控制器通过软件实现所设计的控制算法，控制软件主要由主程序和控制子程序组成．· 主程序的功能是进行系统初始化设置． · 控制子程序主要实现神经网络控制算法，由数据采集、控制算法及控制量的输出和存储三部分组成．2 神经网络预测控制系统预测控制又称为模型预报控制(MPC)，即控制器预测出一个输出值，再进一步计算此输出值在未来如何影响系统状态，由此来控制执行器输出的控制系统．因此，它需要一个仿真模型来预报被控对象未来时刻的输出．显然，仿真模型的精度越高，控制系统的性能就越好．由于用神经网络描述非线性系统所固有的优点，把它用在MPC 中作为仿真模型是很合适的．神经网络预测控制的基本特征是神经网络预报模型、滚动优化及反馈校正等，可以很好地解决HV AC 系统中许多复杂的控制问题，并已在过程控制中有了许多成功的应用．图3 神经网络预测控制系统流程图通常神经网络预测控制系统包括两个神经网络控制器：一个通过神经网络对系统状态进行预测，另一个则根据前一个网络所获得的误差值而得出正确的控制器输出值．图3是一个典型的神经网络预测控制系统，标有E 的方块代表仿真模型．在K =0时刻，预测器在接受了所需数据后，每个仿真模型E 预测出一个采样周期后的系统状态．当预测出在n 个采样周期（K =nT ，T ：采样周期）后的系统状态时，将其与设定值之间的误差反向传播给控制器，来修改控制器的输出．在输出新的输出值的同时，预测器继续接受K =（n +1）T 时刻的所需数据，继而预测K =（n +1）T 时刻的输出值，并将其反向传播，依此不断循环．需要注意的是误差并不会传送给图示的每个预测器模块，而是通过仿真网络被返回．这样，整个预测器将被看成一个拥有多层隐层、使用标准的BP 算法达到控制动作所需权值的人工神经网络．3 神经网络预测控制在HV AC 系统中的应用对于HV AC 控制领域的研究工作者来说，神经网络的魅力在于其具有模拟高度非线性系统的优点、较强的学习、容错和联想能力、较强的自适应能力。
例如可通过重新训练网络进行设备特性的动态校准功能，这也是它优于其它控制方法的主要特点．此外，神经网络模型还具有建模时间短、易于进行计算机模拟的优点．神经网络预测控制已经引起了国内外广大专家学者的极大兴趣，他们为此做了大量的工作．以下介绍神经网络预测控制在HV AC 系统中的几个应用．3.1 在HV AC 系统末端控制中的应用P.S.Curtiss [5]等已将神经网络预测控制应用于热水盘管的热水阀控制，并通过实验证明其是相当精确的．图4 盘管控制系统示意图热水盘管如图4所示，由于风量、水温、水流量都可能有较大变化，需要阀门控制器能快速适应环境变化，以保持出风温度在设定值．该系统的神经网络预测控制器是基于BP 算法的神经网络模型，结构如图所示．神经网络的输入为执行器历史状态、当过程历史状态以及进风温度、风速、水温、水流等辅助输入．输出为系统状态，即出风温度．利用一系列覆盖全操作范围的盘管操作状态与实际出风温度组成训练范例集．其神经网络预测控制器如图3所示，由一个预测器和一个控制器组成．预测器在被输入执行器历史状态、进风温度、热水温度与流速后，预测出在n个采样周期后的系统状态，将它与设定值之间的误差反向传给神经网络预测控制器，由它来控制热水阀的开度，以使系统状态达到设定值．3.2 在中央制冷站能源管理系统中的应用P.S.Curtiss [6]已将神经网络预测控制应用于管理中央制冷站的能源．该制冷站如图5所示．图5 某中央制冷站系统示意图中央制冷站的控制器由两个平行工作的神经网络组成，如图6所示．训练神经网络的任务是学习不同输入量（包括控制量参量和非控制参量）与整个能源消耗的关系，且该网络接下来作为预测网络的激励函数．而预测神经网络的功能是找到使运行能耗最小的控制参量值．两个神经网络的结构相同：输入层有7个节点；隐层分两层，每层由9个节点构成；输出层仅一个节点，即能耗量．训练和预测神经网络都是利用控制参量和非控制参量来决定任何时刻的能源使用情况．控制参量包括冷冻水水温和空气送风温度；非控制参量是空气处理机组的空气混合温度、风机转速、水泵转速以及冷冻水在制冷机蒸发器前、后的温度．两个网络的内部权值保持恒定，来自非控制量的输入也是相同的．唯一不同的是，预测神经网络的的控制参量是分别输入的，这些值从仅有一个输出量的“有效节点”输入．只有那些从“有效节点”进入恒值网络的通道上的权值才会改变，这些权值通过训练达到最优能耗．图6 中央制冷站神经网络预测控制系统示意图P.S.Curtiss通过实验证明，该基于神经网络预测控制的能源管理系统能比较好地在线运行，且在保证舒适度的条件下，比定位点控制和温度重置控制系统更加节能．3.3 在冰蓄冷空调系统中的应用Minoru Kawashima[7]将神经网络预测控制应用于部分负荷冰蓄冷空调系统中．他们研究的目标是在整个系统运行季节里，在满足舒适度的条件下，使设备在最小费用下运行．在研究季节，非高峰期的电负荷低于峰值负荷（日本的高峰期电负荷相当于（4~5）个非高峰期负荷）．预测控制是基于第二天（24小时）的逐时负荷控制制冷机运行．在非高峰期的始点计算预测，根据第二天的需求制冰．控制器将冰槽蓄存的冰与当前时刻到空调结束的总负荷（预测值）比较，如果蓄存的能量少于总预测负荷，制冷机投入运行．每30分钟进行一次比较．蓄存的冰用于下午峰值期间，因此，冰在空调后期才开始融化．预测控制采用多步法，神经网络采用BP算法．神经网络的结构为：输入层共有12个节点，分别为目标时间的室外温度、目标时间前1小时的室外温度、目标时间前2小时的室外温度、目标时间前3小时的室外温度、目标时间的日照强度、目标时间前1小时的日照强度、目标时间前2小时的日改变权值预测能耗照强度、目标时间的内部负荷（0/1）、是否是空调时间（0/1）、目标时间的室温、目标时间的室内外温差以及时间（0~24）；输出层仅有一个，为预测的负荷．值得一提的是预测负荷的逐时气象参数（室外温度和太阳辐射照度）是根据当天最高温度、最低温度和天气情况的计算所得．将神经网络预测控制与制冷机优先控制的能耗和运行费用比较得到的结果：采用神经网络预测控制的系统耗电量虽比采用优先控制的系统多 6.9%,但运行费用却低13.9%．3 结束语神经网络控制系统作为一种新兴的基于计算机的数字控制系统，具有非常明显的先进性与优越性．采用BP学习算法的神经网络预测控制系统不但具有在线学习能力，而且可以避免复杂的建模过程，精确地预测具有非线性、多变量特点的HV AC 系统的各个设备未来状态，并根据预测结果有效地进行HV AC系统的优化控制，因此，神经网络可测控制系统在HV AC系统的控制领域具有十分广阔的应用前景．参考文献：[1] 徐丽娜.神经网络控制[M].北京：电子工业出版社，2003.2．[2] 陈焕新.智能建筑中暖通空调系统控制方法初探[J].暖通空调，2003，33: 30~32.[3] 李玉云.人工神经网络在暖通空调领域的应用研究发展[J].暖通空调，2001,31: 38~41.[4] 江大勇.人工神经网络在暖通空调系统中的应用[J].暖通空调，2000,30: 39~41.[5] P S Curtiss，J F Kreider，M J Brandemuenl.Adaptivecontrol of HVAC processes using predictive neural network[J].ASHRAE Trans，1993, 99(Part I): 496~504.[6] P S Curtiss．Energy management in central HVACplants using neural networks[J].ASHRAE Trans, 1994,100(Part I): 476~493.[7] Minoru Kswahima.Optimizing system control withload prediction by neural networks for an ice-storagesystem[J].ASHRAE Trans, 1996,102(Part I): 1169~ 1178.高新技术产品新型生物成像照相机。