供熱負荷時間序列混沌特性識別及區(qū)間預報

為了克服傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測精度差,易陷入局部極值的缺陷,提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。利用模糊粗糙集通過歷史負荷數(shù)據(jù)信息的模糊化替代負荷變化的離散化,快速尋找出樣本數(shù)據(jù)間的連續(xù)屬性的信息,將其與傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對熱負荷進行預測。實驗結(jié)果表明:該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測結(jié)果的相對誤差很小不超過2%,在短期負荷預測方面具有的優(yōu)越性。

首先在對供熱負荷預測算法的發(fā)展現(xiàn)狀主要成果闡述的基礎(chǔ)上,對影響供熱預測因素采用模糊量化的方式進行研究處理,并由此推斷將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應用于供熱負荷預測可以得到良好的效果.研究模型的設(shè)計核心是bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即將模糊量化后的影響因素作為系統(tǒng)的輸入值,去調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,從而得到預測的網(wǎng)絡(luò)模型.建立預測模型和預測策略后,可以采用matlab科學計算軟件開發(fā)程序?qū)︻A測模型效果進行模擬仿真,結(jié)果表明,預測的結(jié)果能夠滿足要求,相對誤差在合理的范圍內(nèi),并且模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比單純神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有更好的預測精度和魯棒特性,從而達到節(jié)能的目的.且適應性強,可以應用到類似的供熱工程上.

小波時間序列在空調(diào)負荷預測中的應用——文章提出將小波分析和時間序列應用于空調(diào)負荷預測；利用小波分析可以將空調(diào)負荷序列通過小波分解一層一層分解到不同的頻率通道上，分解后序列的平穩(wěn)性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用時間序列模型來預測，最后再...

提出將小波分析和時間序列應用于空調(diào)負荷預測;利用小波分析可以將空調(diào)負荷序列通過小波分解一層一層分解到不同的頻率通道上,分解后序列的平穩(wěn)性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用時間序列模型來預測,最后再合成得到原時間序列的預測值。預測結(jié)果表明,該模型應用于空調(diào)負荷預測具有較高的預測精度,而且明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的時間序列模型。

應用了混沌時間序列預測方法,建立了沉降預測的非線性混沌模型,實現(xiàn)了長安大學b點高層住宅樓實際沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預測計算。

混沌的離散情況常常表現(xiàn)為混沌時間序列,而混沌時間序列中蘊含著豐富的系統(tǒng)的動力學信息。本文基于某橋梁的實際觀測的沉降時間序列用自相關(guān)法求取時間延遲t、用cao方法求取嵌入維數(shù)獲得相空間重構(gòu)參數(shù),然后用最大lyapunov指數(shù)法進行時間序列的混沌特性識別,證明橋梁沉降運動系統(tǒng)具有混沌特性。最后分別使用加權(quán)一階局域預測法、volterra級數(shù)自適應預測法以及rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型進行預測,比較了幾種方法的預測精度,得到rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在短期預測中具有較好的性能。

混沌的離散情況常常表現(xiàn)為混沌時間序列,而混沌時間序列中蘊含著豐富的系統(tǒng)的動力學信息.本文基于某橋梁的實際觀測的沉降時間序列用自相關(guān)法求取時間延遲t、用cao方法求取嵌入維數(shù)獲得相空間重構(gòu)參數(shù),然后用最大lyapunov指數(shù)法進行時間序列的混沌特性識別,證明橋梁沉降運動系統(tǒng)具有混沌特性.最后分別使用加權(quán)一階局域預測法、volterra級數(shù)自適應預測法以及rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型進行預測,比較了幾種方法的預測精度,得到rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在短期預測中具有較好的性能.

淺議住宅房間熱負荷指標的取值——通過對典型住宅房間采暖熱負荷的計算，得出各類房間的熱負荷特點。并給出了各類房間的采暖熱負荷指標的取值范圍。

集中供熱的負荷預測是在掌握負荷變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,充分考慮各種影響因素之后,以一定的精確度預測未來某一時刻的負荷,提高集中供熱管網(wǎng)系統(tǒng)的運行效率、可靠性和經(jīng)濟性。建立了基于elman型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集中供熱負荷預測模型,用matlab仿真驗證elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學習效率高、逼近速度快、泛化能力強等優(yōu)點,實例預測證明了elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器適用于集中供熱負荷預測模型。

基于空調(diào)負荷預測的優(yōu)化控制是解決冰蓄冷控制問題的理想途徑。本文在分析國際建筑物空調(diào)負荷預測競賽研究成果的基礎(chǔ)上指出,利用季節(jié)性時間序列模型建模預測精度較高,且工程實施簡便,特別適合于空調(diào)系統(tǒng)連續(xù)運行、負荷波動規(guī)律性較強的建筑物負荷預測。本文概要介紹利用季節(jié)性時間序列模型進行建模預測的理論和方法,并通過工程實例驗證了建模方法的有效性。

本文分析了傳統(tǒng)監(jiān)測預警模式的特點,為優(yōu)化深基坑工程傳統(tǒng)監(jiān)測預警模式提出基于時間序列arma模型對地鐵深基坑變形進行多重防線監(jiān)測預警。在大量監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用時間序列arma模型對基坑沉降變形進行預測,對比分析預測值與實際值。根據(jù)武漢唐家墩地鐵站基坑水事故特征,研究arma模式數(shù)據(jù)的變化,預警深基坑工程施工風險,并進行綜合風險分析,以達到全面預防涌水事故的目的。

熱負荷講稿——熱負荷講稿，摘要：熱用戶：從集中供熱系統(tǒng)獲得熱量的用熱單位。若熱量從熱電廠來，用熱單位稱為熱電廠的熱用戶?！　嶝摵桑簾嵊脩魡挝粫r間內(nèi)消耗的熱量。由熱電廠通過熱網(wǎng)向熱用戶供應的不同用途的熱量，稱為熱電廠的熱負荷?！　?/p>

第六章集中供熱系統(tǒng)的熱負荷 概述 熱負荷是大型集中供暖系統(tǒng)工程中十分重要的一個環(huán)節(jié)，它是 工程設(shè)計方案是否可行作出基本保證，而在大型工程的前期準備 中，概算是十分重要的。應用廣泛。對實際工程而言，每個用戶 熱負荷是實際計算，而對集中供熱系統(tǒng)中的某用戶的熱負荷是采 用概算或估算的方法計算。 第一節(jié)集中供熱系統(tǒng)熱負荷的概算和特征 集中供熱系統(tǒng)熱用戶種類：供暖、通風、空調(diào)、熱水供應和生產(chǎn) 工藝等. 特點：a）前三者為季節(jié)性負荷，后兩者為全年性負荷 b）它們是供熱規(guī)劃和設(shè)計的最主要依據(jù)。 c）在規(guī)劃階段，各類建筑僅有規(guī)模。功能數(shù)據(jù)不全，故 通常采用概算指標計算方法來確認熱負荷、 一供暖設(shè)計熱負荷 供暖設(shè)計熱負荷在供熱系統(tǒng)中所占比重很大，并可由兩種熱 指標法進行計算，即，體積指標法和面積指標法進行計算、 1）體積指標法 3'(')10nvwnwqqv

集中供熱系統(tǒng)的熱負荷講義——本文為集中供熱系統(tǒng)的熱負荷講義，內(nèi)容包括：集中供熱系統(tǒng)熱負荷的概算和特征，供暖設(shè)計熱負荷，通風設(shè)計熱負荷，生活用熱的設(shè)計熱負荷，生產(chǎn)工藝熱負荷等。

集中供熱系統(tǒng)的熱負荷講稿——介紹了集中供熱系統(tǒng)熱負荷的概算和特征

為保證我公司現(xiàn)有情況下有較高的電負荷和滿足熱電聯(lián)產(chǎn)機組熱電比的要求，就電負荷與熱負荷進行分析對比，確保公司利益最大化。 一、我司供熱機組和用戶用汽情況 二、135mw汽輪機設(shè)計數(shù)據(jù) 1、按廠家設(shè)計設(shè)計流量和設(shè)計各級焓降計算得出 設(shè)計值比例 高壓缸功率3.3247萬kw24% 中壓缸功率6.2056萬kw45% 低壓缸功率4.284萬kw31% 總功率13.8143萬kw 高壓缸通流量405.91t/h，最大流量436.83t/h 中壓缸通流量357.51t/h，最大流量383.74t/h 低壓缸通流量302.62t/h，最大流量323.46t/h 2、根據(jù)汽輪機各壓力級的做功能力與通流量成正比的關(guān)系得出 汽輪機12級通流量347.03t/h,最大流量372.02t/h 汽輪機12級后通流部分做功6.81344萬kw 工業(yè)抽氣每抽10

沉降量是建筑物地基變形的一個重要指標，本文利用建筑物地基的已知沉降預測值結(jié)合時間序列分析的逆函數(shù)法預報了建筑物地基的沉降量。

提出一種基于灰色時間序列分析的建筑物變形預報方法。對建筑物變形觀測數(shù)據(jù)進行累加,削弱其隨機擾動的影響。通過增強建筑物變形觀測數(shù)據(jù)規(guī)律性,達到提高時間序列分析預報模型精度的目的。實測數(shù)據(jù)分析表明,該方法能夠有效提高變形預報的精度與可靠性。

沉降量是建筑物地基變形的一個重要指標，本文利用建筑物地基的已知沉降預測值結(jié)合時間序列分析的逆函數(shù)法預報了建筑物地基的沉降量。

時間序列分析方法對短期建筑物變形預報具有較高的模型擬合及預報精度。本文從時間序列預測算法原理出發(fā),闡述了使用此方法對所獲得的橋梁變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進行模式識別、模型建立及預報的過程,并利用matlab實現(xiàn)了編程代碼。通過對某橋梁變形監(jiān)測預報的應用表明,該方法實用性較強,可以及早為橋梁變形做出預警,以避免或減少災害的發(fā)生。。

我國建筑業(yè)增加值時間序列的混沌預測

對冬季夜間建筑物外圍護結(jié)構(gòu)得熱進行了理論分析,并進行逐時熱負荷計算,結(jié)果表明在冬季夜間供暖空調(diào)標準工況下,沒有考慮夜間輻射的建筑物熱負荷要比實際所需負荷約小8.4%,對于節(jié)能保溫較好的墻體,夜間輻射所產(chǎn)生的熱負荷要比保溫效果差的墻體小,指出供暖空調(diào)系統(tǒng)在冬季夜間運行時有必要考慮這部分負荷。