基于改进型Elman神经网络预测模糊神经网络控制的变风量空调设计

摘要：

由于空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性等特点,提出了一种基于改进型Elman神经网络的模糊神经网络控制算法,其预测输出与实际输出的差值作为模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性和鲁棒性.仿真结果表明:与传统PID控制相比,基于Elman神经网络的模糊神经网络控制具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,控制效果好,并具有自适应能力,应用前景十分广泛.

关键词：变风量空调、改进型Elman神经网络、模糊神经网络控制、预测控制

所属期刊栏目：4

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-05-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：53-57,68