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    • 1. 发明授权
    • 预测空调性能的方法和装置
    • CN115031363B
    • 2023-11-28
    • CN202210592428.4
    • 2022-05-27
    • 约克广州空调冷冻设备有限公司江森自控泰科知识产权控股有限责任合伙公司
    • 冯占辉马小魁王利常宝军
    • F24F11/64G06N3/0464G06N3/08
    • 本发明提供了预测空调性能的方法,其包括试验设计,试验以获取试验数据,对试验数据进行筛选,对经筛选的数据进行数据增强,对经增强的数据进行训练得到确定的空调性能预测模型,使用确定的空调性能预测模型来预测空调系统的性能。本发明对试验数据进行数据增强,使得能够在所获取的试验数据较少的情况下得到所需的大量的数据,从而进行有效的数据训练以得到精确的空调性能预测模型。本发明通过分层式疏密设计使得能够用尽可能少的试验获取空调性能空间的数据分布特征,从而减少试验成本且减少对预测精度的影响。本发明还在获取试验数据时减少获取试验数据的等待时间、缩短各个试验点之间的试验数据获取时间间隔,从而加快试验数据获取的速度。(56)对比文件CN 113239199 A,2021.08.10CN 113705720 A,2021.11.26CN 112460768 A,2021.03.09CN 111027768 A,2020.04.17US 2021284184 A1,2021.09.16US 2021333039 A1,2021.10.28CN 111598863 A,2020.08.28CN 114492788 A,2022.05.13KR 20190098098 A,2019.08.21查鲁·C.阿加沃尔《.神经网络与深度学习》.机械工业出版社,2021,(第1版),259.Hou Shu-juan等.Joint AMC-HARQAlgorithm for TEDS System. Transactionsof Beijing Institute of Technology.2015,第34卷(第2期),197-200.谭光鸿;侯进;韩雁鹏;罗朔.基于卷积神经网络的低参数量实时图像分割算法.激光与光电子学进展.2018,(09),全文.邵明明;刘友波;陈婧婷;王潇笛;左坤雨;刘俊勇.分散式储能自趋优经济运行的强化学习算法.电网技术.(05),全文.丁志梁;潘毅群;谢建彤;王尉同;黄治钟.强化学习算法在空调系统运行优化中的应用研究.建筑节能.2020,(07),全文.