Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper presents a real-world application of neural networks. This application considers the estimation of the convection heat transfer coefficient of a run-out cooling table in a steel-making process. Firstly, data of several runs were collected considering the cooling table variables and the reached temperatures. Afterwards, using numerical models and optimization, the equivalent heat transfer...
Accurate building cooling load forecasting is the precondition for the optimal control and energy saving operation of HVAC systems. Many forecasting approaches such as artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), autoregressive integrated moving average (ARIMA) and grey model, have been proposed in the field of building cooling load prediction. However, none of them has enough accuracy...
In order to find a fast and effective method to predict building energy consumption at different climate zones, this paper used artificial neural network (ANN) for this prediction with 20 input parameters, including 18 building envelope performance parameters, heating degree day (HDD) and cooling degree day (CDD). A backpropagation neural network has been preferred and the data have been presented...
Thermal load prediction is essential for optimal operations of heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems. Usually, the building thermal load is predicted by using artificial neural network (ANN) model based on environmental input variables. Unfortunately, it is not obvious that how many the input items should be or what preprocessing of inputs are best, which can cause significant...
According to meteorological element data of test reference year (TRY), a dynamic simulation program calculates the hourly cooling loads of an office building from April to September. Then, a general Visual Basic program is developed based on the error back-propagation (BP) algorithm of artificial neural network (ANN). The network is trained and tested by the obtained data. The results are presented...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.