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基于卷积神经网络的暖通系统智能优化研究

宋美艳

【摘要】传统暖通系统存在能耗高、控制精度低、自适应能力差及故障诊断困难方面的问题，本研究提出一种基于卷积神经网络（ＣＮＮ）的智能优化技术，通过采集暖通系统运行数据，构建ＣＮＮ模型，利用训练模型优化参数，达到智能控制暖通系统能耗的目标。实验结果表明：该方法能有效降低暖通系统能耗，提高控制精度和自适应能力，智能排查故障并诊断解决故障问题，为建筑暖通系统设计与施工提供新的解决方案。

【关键字】卷积神经网络；暖通系统；智能优化；能耗降低；控制精度

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