Predicting Cooling Loads for the Next 24 Hours Based on General Regression Neural Network : Methods and Results
المؤلفون المشاركون
Pan, Song
Wang, Wei
Sun, Yuying
Zhao, Yaohua
المصدر
Advances in Mechanical Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Predicting cooling load for the next 24 hours is essential for the optimal control of air-conditioning systems that use thermal cool storage.
This study investigated modeling methods of applying the general regression neural network (GRNN) technology to predict load.
The single stage (SS) and double stage (DS) prediction methods were introduced.
Two SS and two DS models were set up for forecasting the next 24 hours’ cooling load.
Measured data collected from two five star hotels located in Sanya, China, were used to train and test these models.
The results demonstrate that the SS method, which can eliminate the necessity for measuring and predicting meteorological data, is much simpler and reliable for predicting the cooling load in practical applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Yuying& Wang, Wei& Zhao, Yaohua& Pan, Song. 2013. Predicting Cooling Loads for the Next 24 Hours Based on General Regression Neural Network : Methods and Results. Advances in Mechanical Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-511133
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Yuying…[et al.]. Predicting Cooling Loads for the Next 24 Hours Based on General Regression Neural Network : Methods and Results. Advances in Mechanical Engineering No. 2013 (2013), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-511133
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Yuying& Wang, Wei& Zhao, Yaohua& Pan, Song. Predicting Cooling Loads for the Next 24 Hours Based on General Regression Neural Network : Methods and Results. Advances in Mechanical Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-511133
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-511133
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر