林星春
- 作品数:13 被引量:62H指数:5
- 供职机构:华东建筑设计研究院有限公司更多>>
- 相关领域:建筑科学天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 基于小波网络的次日太阳逐时总辐射预测技术研究被引量:11
- 2007年
- 现有的地面太阳逐时总辐射预测模型的预测精度及泛化能力尚不能令人满意。利用小波神经网络在提升非线性函数影射能力方面的优势,以及递归网络的优良的动态性能,建立了对角递归小波BP网络(DRWBPN)模型,用以对次日地面太阳逐时总辐射进行精确预测。进一步提高预测精度的措施还包括将ASHRAE太阳辐射确定性模型的计算结果和经模糊化处理的气象预报中的云量信息加入到网络输入向量中,以充分利用已知可靠信息。采用分阶段训练网络的方法,提高了有限次数下的训练质量。太阳逐时总辐射预测实例及与其它典型模型预测结果的比较表明,提出的地面太阳逐时总辐射预测模型具有更高精度和实际可行性。
- 林星春曹家枞刘春雁
- 关键词:模糊技术
- 基于神经网络的太阳辐射复合预测技术研究
- 随着“能源危机”的临近,今天世界各国都在竭尽全力地进行着节省能源和开发新能源的研究工作。太阳能被看成巨大而清洁的具有代表性的新能源,随着太阳能利用技术的进步,需要的太阳辐射资料很多,精度要求又很高,并且对未来时间的太阳辐...
- 林星春
- 关键词:太阳辐射神经网络小波分析
- 文献传递
- 太阳散射辐射逐日预测模型研究被引量:5
- 2006年
- 针对于传统的确定性太阳辐射模型不能反映气象变化的弊端,提出了基于回归BP神经网络和小波分析理论的太阳散射辐射逐日预测模型。神经网络具有非线性函数逼近及自组织自学习的能力,基于小波分析在信号处理方面的时频域多分辨特性,本文利用小波变换将太阳散射辐射数据序列进行时频域分解后作为神经网络预测模型的输入样本,实例表明该方法与传统模型相比预测精度高,具有可行性。
- 林星春曹双华曹家枞
- 关键词:小波变换相关系数
- 上海某项目冷热源联合供能系统设计
- 2014年
- 根据上海某项目实际功能和特点,结合绿色建筑认证等节能要求,提出采用冰蓄冷+电蓄热+水蓄冷+免费制冷的联合供能系统,采用融冰优先控制策略和多种工况切换控制,可适应各种负荷需求,最大限度地提高能源利用率和节省能耗。
- 林星春
- 关键词:冰蓄冷电蓄热水蓄冷
- Mallat小波分解在空气污染指数分析中的应用被引量:3
- 2007年
- 小波分析法是一种窗口面积固定但形状、时间窗和频率窗都可以改变的时频域局域化方法,具有对信号的自适应能力。本文以可吸入颗粒物污染指数为例,利用Mallat分解在不同时频域的多分辩分析能力将其分解到不同的频域中进行分析,通过实际应用证明其效果良好。然后将Mallat小波分解方法应用于上海市城区全年可吸入颗粒物、SO2、NO2等污染物分析研究当中,结果表明秋冬两季煤、油等燃料的不完全燃烧对颗粒物浓度增加影响最大,而汽车尾气对后两者浓度的增加影响较大。
- 曹明林星春刘刚沈恒根
- 关键词:小波分解MALLAT空气污染指数可吸入颗粒物影响因素
- 浅谈不同加湿形式的发展过程及其适用场合被引量:17
- 2011年
- 空气的加湿处理是空气调节中的重要过程,本文对等温、等焓加湿中几种常见加湿方式的优缺点和发展过程进行对比,并举例介绍在不同场合中几种加湿方式各自的适用性。
- 那恺林星春
- 关键词:相对湿度等焓加湿
- 建筑物空调逐时负荷计算方法探讨被引量:10
- 2006年
- 提出预测建筑物空调冷负荷的计算方法,根据建筑物夏季某天(几天)的逐时冷负荷的测量结果,可以确定与建筑热工特性有关的参数,结合上海地区标准气象年数据可预测建筑整个空调季的逐时冷负荷。该方法是一种便于工程技术人员使用的逐时负荷简易算法。利用该方法对上海地区某建筑物的空调负荷进行具体的计算分析。
- 梅海峰曹家枞林星春朱冬林
- 关键词:冰蓄冷逐时负荷热工特性
- 基于负荷预测和负荷最优分配的工业锅炉房最优运行
- 2007年
- 应用BP神经网络预测锅炉房的日负荷曲线保证蓄热器运行的最优分段,采用最小差模型(MDM)法进行负荷的最优分配,据此编写相应的计算机程序.计算实例证明可有效减少锅炉房-蓄热器系统的日燃料耗量.
- 曹家枞邱广朱冬林林星春
- 关键词:锅炉房蓄热最优运行负荷预测
- 神经网络法及其在暖通空调负荷预测中的应用被引量:3
- 2007年
- 综述了人工神经网络的发展历史及优缺点,阐述了人工神经网络模型的改进及在暖通空调负荷预测方面的应用,并展望了进一步的研究方向。
- 林星春曹家枞马素贞
- 关键词:人工神经网络负荷预测
- 应用模糊技术的递归小波神经网络太阳日总辐射预测被引量:3
- 2007年
- 考虑到人工神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小波函数良好的时频域多分辨分析能力,建立了结合两者优点的递归小波BP网络(RWBPNN)模型,用以对地面太阳日总辐射进行准确预测.该模型将气象台的天气阴晴预报进行模糊化处理后输入神经网络,增加有用信息以改善模型的预测精度.同时还提出了批量平均权值法来训练网络,有效地改善了初始参数的选择问题.实例以及模型间的比较说明了本模型应用于太阳辐射预测具有更高精度和实际可行性.
- 林星春曹家枞陈洁
- 关键词:模糊技术