[发明专利]基于神经网络的空调性能预测方法和装置在审
| 申请号： | 201910741239.7 | 申请日： | 2019-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN110543932A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 郭庆;何林;黄童毅;罗建飞;崔兰荣 | 申请（专利权）人： | 珠海格力电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06F17/50 |
| 代理公司： | 11522 北京煦润律师事务所 | 代理人： | 何怀燕;梁永芳<国际申请>=<国际公布> |
| 地址： | 519070*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提出一种基于神经网络的空调性能预测方法和装置，其中方法，包括：数据获取步骤，获取空调的n个历史设计参数和对应的历史性能数据，其中，任一历史设计参数由m个不同类别的空调结构参数组成，任一历史性能数据由至少一个空调性能参数组成，历史设计参数和历史性能数据一一对应；模型建立步骤，建立BP神经网络模型，用历史设计参数和历史性能数据训练BP神经网络模型；性能预测步骤，将空调的待评测设计参数输入BP神经网络模型，将BP神经网络模型的输出值作为预期性能数据，本申请降低了空调开发过程中的试验成本和开发周期。 | ||
| 搜索关键词： | 设计参数 历史性能数据 空调 性能预测 数据获取步骤 方法和装置 评测 开发过程 开发周期 空调结构 模型建立 神经网络 试验成本 性能参数 预期性能 申请 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的空调性能预测方法，其特征在于，包括：/n数据获取步骤，获取空调的n个历史设计参数和对应的历史性能数据，其中，任一所述历史设计参数由m个不同类别的空调结构参数组成，任一所述历史性能数据由至少一个空调性能参数组成，所述历史设计参数和历史性能数据一一对应；/n模型建立步骤，建立BP神经网络模型，用所述历史设计参数和所述历史性能数据训练所述BP神经网络模型；/n性能预测步骤，将空调的待评测设计参数输入所述BP神经网络模型，将所述BP神经网络模型的输出值作为预期性能数据。/n
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