《表1 部分样本数据：基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了达到客舱能耗预测的目的，需要建立影响客舱热舒适性的主要因素与客舱能耗之间的关系，影响客舱热舒适性的主要因素为客舱温度与湿度[20]。因此，为建立飞机客舱能耗的预测模型，采集了夏季停靠在某机场，使用地面空调制冷的Boeing738飞机客舱能耗数据，包括乘客下机后的客舱温度和湿度，乘客登机时到达客舱热舒适性要求的客舱温度和湿度以及飞机客舱的耗电量。研究飞机客舱能耗的阶段为当上一批乘客下机完成，使用地面空调对飞机客舱进行制冷，在下一批乘客登机时为止。共采集300组能耗数据，部分采集数据如表1所示。