Abstract-Som en värmebelastning förutsägelse metod i fjärrkyla och värmesystem, effektiviteten i ett skiktat neurala nätverk har visats, men det finns en nackdel att dess förutsägelse blir mindre exakt i perioder när värmebelastningen är icke-stationär. I detta dokument föreslår vi en ny metod för förutsägelse av värmebelastning som är överlägsen befintliga metoder genom att använda ett återkommande neuralt nätverk för att hantera den dynamiska variationen av värmebelastning och nya ingångsdata med hänsyn till egenskaperna hos värmebelastningsdata.
REF föreslog en ny metod för förutsägelse av värmebelastning som använder ett återkommande neuralt nätverk för att hantera den dynamiska variationen av värmebelastningen och dess egenskaper.
Heat load prediction through recurrent neural network in district heating and cooling systems
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}