摘要：
为正确评价空气源热泵在结除霜过程的运行性能,探索空气源热泵机组在全工况下采用不同除霜控制点的运行表现,本文针对2012～2016 年供暖季中大量运行数据,基于广义人工神经网络的预测方法,建立起名义制热量损失系数的预测模型.研究结果显示,本文所建立的预测模型相关性高于0.9,交叉验证误差EEP 值小于6.5％,模型的学习训练效果以及通用能力表现良好,模型可用于预测ASHP 机组在全工况下采用不同除霜控制点的制热性能表现.研究结果可为ASHP 机组最佳除霜控制点的计算模型建立提供研究基础.
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