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基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测
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作者:
林家泉
孙凤山
李亚冲
庄子波
来源:
航空学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机地面空调
能耗预测
飞机客舱
粒子群算法
Elman神经网络
-
描述:
为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时,客舱能耗的预测精度,提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止PSO陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升,该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。
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基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测
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作者:
林家泉
孙凤山
李亚冲
庄子波
来源:
航空学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机地面空调
能耗预测
飞机客舱
粒子群算法
Elman神经网络
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描述:
为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时,客舱能耗的预测精度,提出了一种IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)优化Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止PSO陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升,该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。