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在HCMAC神經網絡的基礎上提出一種新的基于聚類的HCMAC神經網絡算法用于空調系統最優啟停時間預測模型的建立,以室外環境溫度和室內環境溫度為輸入參數,通過基于聚類的HCMAC神經網絡預測模型得到空調系統的最優啟停時間,用于指導空調系統的運行,以期實現在滿足用戶熱舒適的條件下,實現最大限度的節能。與HCMAC算法比較,本文的算法可以大大降低神經網絡節點數,并提高預測精度。實驗結果證明了該算法的有效性。
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技術報告 探索雨水、污水提升泵控制方式 一、項目背景（項目現狀描述） 部分住宅污水的排放靠提升水泵實現，排放到道路主管道內。招標時水泵 廠家提供水泵啟停的控制方式——液位浮球開關控制，該控制方式的特點是操 作簡單、安裝方便，對安裝環境的要求較高。 在對水泵的運行管理過程中發現部分水泵有時不啟動，有時啟動后不能自 動停止，現場調查、分析其原因：由于項目本身景觀、綠化施工是最后程序， 在植物能固定泥土之前，一些雜物（苯板、樹枝、泥土、鐵絲等）經常在水流 的作用下被帶到雨水、污水提升井中，雜質影響浮球的正常運動，產生以上現 象。本項目分東區、中區、西區三個區域，水泵運行管理人員的管理半徑較大 （東區別墅到西區別墅的主路長度約 3 千米），這樣就要求運行管理人員在雨季 時要定期的、經常的清理提升井內的雜物，使工作人員的工作量增加，如果清 理不及時，可能造成不必要的損失。 通過附件系統圖能夠形象的看
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