一种基于人工蜂群和神经网络的建筑能耗预测方法技术资料下载

技术编号:6629901

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

本发明提出。方法中,先利用人工蜂群算法进行神经网络的权值优化,然后利用优化后的神经网络进行建筑能耗的预测。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体的寻优算法,算法的控制参数少、易于实现、计算方便,与粒子群、遗传算法等智能计算方法相比,该算法的突出优点是每次迭代过程中都进行全局和局部搜索,大大增加了找到最优解的概率,并在较大程度上避免了局部最优,增强了全局收敛性。因此,采用人工蜂群算法优化神经网络的初始权值,在提高神经网络预测建筑能耗精度的同时,更能够明显改善目前神经...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发