基于卷积神经网络的暖通系统智能优化研究

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。

关键词

卷积神经网络 / 暖通系统 / 智能优化 / 能耗降低 / 控制精度