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建立了太阳能光伏光热(PV/T)系统的BP神经网络预测模型,通过对比不同优化算法、影响因素、数据量等来寻求最佳预测精度的模型。结果表明:在选用RMSprop这种参数优化算法下,输入5因素和2600条数据量得到的模型精度较优。
太阳能光伏光热系统性能预测研究
【摘 要】
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建立了太阳能光伏光热(PV/T)系统的BP神经网络预测模型,通过对比不同优化算法、影响因素、数据量等来寻求最佳预测精度的模型。结果表明:在选用RMSprop这种参数优化算法下,输
【机 构】
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科瑞特空调集团有限公司,华北科技学院,吉林建筑大学
【出 处】
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节能与环保
【发表日期】
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2021年2期
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