1) heating load
供热负荷
1.
Identification of chaos in heating load time series and interval prediction
供热负荷时间序列混沌特性识别及区间预报研究
2.
The heating load forecasting rough set general regression neural network model is designed, and the actual data are used for the simulation test.
为了减少预测模型的输入量,本文利用粗糙集理论智能数据分析的能力,对神经网络进行预处理,抽取关键成分作为神经网络的输入,从而确定粗糙神经网络的拓扑结构,设计了供热负荷预测的粗糙广义回归神经网络模型,并用实际数据进行了仿真检验。
3.
According to Grey Forecasting theory , this paper presents two sets of Grey System Model which can be applied to forecast heating load——GM (1,1) and Grey Correction Model.
本文根据灰色预测理论,提出了两种适用于供热负荷预测的灰色系统方法—— GM(1,1)法和灰色校正模型法。
2) Thermal Loads
供热热负荷
1.
A Neural Network Model for Researching Thermal Loads Prediction;
区域供热热负荷的变化是典型的非线性变化 ,供热系统在确定建设规模 ,制定运行、检修计划方面面临许多因素的影响。
3) heating loads
供暖热负荷
4) heating and cooling loads
供热和供冷负荷
5) heat power load and heat-storage
供热负荷及蓄热
6) heating load target
供暖热负荷指标
补充资料：集中供热(见区域供热)
集中供热(见区域供热)
district heating
集中供热(distriet heating)见区域供热。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条