造價通
更新時間：2025.03.30
基于改進WNN的城市軌道交通客流量預測??

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針對城市軌道交通短時客流量預測問題,提出了一種基于自適應t分布變異的蝙蝠算法（ATM-BA）優(yōu)化的小波神經網絡（WNN）預測模型（ATM-BA-WNN）。在基本蝙蝠算法（BA）中引入帶有線性遞減控制因子的自適應t分布變異,使其具有變異機制,能夠跳出早熟收斂。并將ATM-BA與WNN兩者相互耦合,利用ATM-BA優(yōu)化WNN的參數配置,進而提高WNN的預測精度。運用ATM-BA-WNN模型對鄭州地鐵1號線短時客流量進行預測,并與傳統(tǒng)的WNN預測模型、BA優(yōu)化的WNN（BA-WNN）預測模型以及支持向量機（SVM）預測模型進行比較。仿真結果表明,相較于其他3種模型,所建預測模型預測精度最高,擬合能力更強,誤差最小,從而證明了該模型在短時客流量預測領域的可行性及優(yōu)越性。

商場空調設計中客流量和新風量取值的探討

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文中根據長沙市某大商場的調查對客流量、新風量的取值進行探討。提出在空調冷熱負荷計算時 ,冬夏客流量的取值應分別計算 ,以CO2 濃度控制新風量 ,并采用變風量新風系統(tǒng)的看法

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