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基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测: 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。

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测: 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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