摘要：空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系,且这种关系具有动态性,因而传统方法的预测精度不高.而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性.针对这个特点,建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型,并进行了实例预测.文中还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果,仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法.

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