公开(公告)号：CN111594996B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202010477527.9

申请日：2020-05-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 雷蕾 ,  王宁 ,  陈浩 ,  黄晓亮 ,  吴冰 ,  郑皓 ,  林鑫

IPC: F24F11/64 ,  F24F11/61 ,  F24F11/77 ,  F24F11/58 ,  F24F110/12 ,  F24F110/22 ,  F24F110/32 ,  F24F130/20 ,  F24F140/12

Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信神经网络的变风量空调送风量的预测方法，包括以下步骤：(1)确定用于训练基于深度置信神经网络的变风量空调送风量预测的输入参数；(2)利用MATLAB软件将步骤(1)中收集的输入参数和相对应的送风量作为训练样本导入到深度置信神经网络中，建立基于深度置信神经网络的变风量空调送风量预测模型的训练模型，对训练样本进行学习训练，不断地调整模型参数以得到最佳训练模型；(3)确定基于深度置信神经网络的变风量空调送风量预测模型，把测试样本导入到所述预测模型中，对测试样本的相对应的送风量进行预测。本发明的设计解决了传统变风量空调送风量预测模型中准确性和稳定性不足而导致建筑能耗较大的问题。

公开(公告)号：CN111594996A

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN202010477527.9

申请日：2020-05-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 雷蕾 ,  王宁 ,  陈浩 ,  黄晓亮 ,  吴冰 ,  郑皓 ,  林鑫

IPC: F24F11/64 ,  F24F11/61 ,  F24F11/77 ,  F24F11/58 ,  F24F110/12 ,  F24F110/22 ,  F24F110/32 ,  F24F130/20 ,  F24F140/12

Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信神经网络的变风量空调送风量的预测方法，包括以下步骤：(1)确定用于训练基于深度置信神经网络的变风量空调送风量预测的输入参数；(2)利用MATLAB软件将步骤(1)中收集的输入参数和相对应的送风量作为训练样本导入到深度置信神经网络中，建立基于深度置信神经网络的变风量空调送风量预测模型的训练模型，对训练样本进行学习训练，不断地调整模型参数以得到最佳训练模型；(3)确定基于深度置信神经网络的变风量空调送风量预测模型，把测试样本导入到所述预测模型中，对测试样本的相对应的送风量进行预测。本发明的设计解决了传统变风量空调送风量预测模型中准确性和稳定性不足而导致建筑能耗较大的问题。

公开(公告)号：CN204129727U

公开(公告)日：2015-01-28

申请号：CN201420410352.X

申请日：2014-07-23

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 龙腾飞 ,  黄晓亮 ,  蒋辉 ,  李祥斌

IPC: G06F11/36

Abstract: 本实用新型公开了一种软件测试装置，属于通信技术领域。本软件测试装置包括用户电脑、交换机、显示器、服务器、键盘、存储器、打印机、UPS不间断电源，所述用户电脑通过交换机与服务器连接，所述显示器、键盘、存储器、打印机和UPS不间断电源均与服务器连接，所述服务器通过所述交换机测试用户电脑的软件，并进行处理和评估反馈，处理结果可以打印机打印出来的纸质形式或者是电子文件。本实用新型通过展示软件测试操控页面，使得用户在可以在软件测试操控页面上对待测试软件进行测试，可以得到软件测试信息和软件体验信息，可以测试出是否满足用户的需求、方便用户的操作。