【正文】 開(kāi)始 選擇操作模塊 是否繼續(xù) 退出 算法模塊 預(yù)測(cè)模塊 功率計(jì)算模塊 數(shù)據(jù)庫(kù)模塊 華東交通大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 19 算法模塊設(shè)計(jì) 在該逐時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)中主要功能是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)十天的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，不斷修改BP 網(wǎng)絡(luò)中輸入層、隱含層、輸出層的權(quán)值和閾值，使 BP 網(wǎng)絡(luò)中的功率輸出和歷史功率數(shù)據(jù)相近，從而使得預(yù)測(cè)值比較精確。 以下是預(yù)測(cè)模塊的 IPO 圖： 系統(tǒng)名稱(chēng)：冰蓄冷空調(diào)負(fù)荷逐時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng) 設(shè)計(jì)人：熊鳴暉 模塊名：預(yù)測(cè)模塊 日期： 模塊編號(hào)： 003 調(diào)用模塊：主控模塊 被調(diào)用模塊：數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、算法模塊 輸入數(shù)據(jù)：時(shí)間日期、溫度、相對(duì)濕度 輸出數(shù)據(jù)：時(shí)間日期、溫度、相對(duì)濕度、空調(diào)功率 處理： 同時(shí)，利用上述流程實(shí)現(xiàn)的程序也可以對(duì)其它一些應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè)，例如對(duì)城市需水量預(yù)測(cè)系統(tǒng)；對(duì)地球自轉(zhuǎn)過(guò)程旋轉(zhuǎn)角度等。如此依次計(jì)算出一天二十四小時(shí)的溫度平均值、相對(duì)濕度平均值和對(duì)應(yīng)的空調(diào)功率值。并根據(jù)當(dāng)前某整點(diǎn)時(shí)刻和該整點(diǎn)時(shí)刻外界溫度和相對(duì)濕度，計(jì)算出冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)應(yīng)該提供的功率，從而使某室內(nèi)的溫度保持在一定范圍內(nèi)。 可移植性：可運(yùn)行于任何 32 位 Windows 平臺(tái) 華東交通大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 17 4 概要設(shè)計(jì) 任務(wù)概述 我們知道蓄冷空調(diào)的功率受溫度、濕度、氣壓、空調(diào)承載的子空調(diào)的多少（即空調(diào)的負(fù)荷）等因素的影響，根據(jù)這些外界條件的變化來(lái)不斷地調(diào)整其輸出的功率，從而使室內(nèi)的溫度保持在一定的范圍內(nèi)。對(duì)于抽取和逼近這種非線(xiàn)性函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種合適的方法。本負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng) 通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的 BP 算法，將以往的一些記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，然后利用訓(xùn)練的結(jié)果值進(jìn)行未來(lái)值的預(yù)測(cè)或當(dāng)前值的計(jì)算。 為達(dá)到以上的要求和目標(biāo)，我們就需要一個(gè)“ 蓄 冷 空調(diào) 逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)” 。SQL Server 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象包括：表、列、索引、視圖、約束、規(guī)則、缺省、觸發(fā)器、存儲(chǔ)過(guò)程、擴(kuò)展存儲(chǔ)過(guò)程、用戶(hù)定義函數(shù)和數(shù)據(jù)類(lèi)型。從伸縮性上來(lái)說(shuō)， SQL Server 使用并行體系結(jié)構(gòu)，允許自動(dòng)將工作負(fù)荷分布在多個(gè) CPU 上。 TransactSQL 提供三種類(lèi)型的 SQL 支持，即數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言（ DDL）、數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言（ DML）和數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言（ DCL）。 ? TransactSQL 結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言（ SQL）是一種高級(jí)語(yǔ)言， 它用來(lái)訪(fǎng)問(wèn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，最初由IBM 所開(kāi) 發(fā)。 SQL Server Agent 服務(wù)負(fù)責(zé)調(diào)度 SQL Server 的作業(yè)和警報(bào)。網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)使得資源共享的管道得以形成；數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及管理；客戶(hù)端應(yīng)用程序則以圖形界面呈現(xiàn)數(shù)據(jù)并讓用戶(hù)進(jìn)行錄入、修改、刪除、查詢(xún)、打印等操作。它具有高性能、功能強(qiáng)、安全性好、易操作、易維護(hù)等優(yōu)點(diǎn)，定 位于 Inter 背景下，基于 Windows 2021 的數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用，為用戶(hù)的 Web 應(yīng)用提供了一款完善的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析解決方案。除了一些輔助類(lèi)，大多數(shù)的 MFC 類(lèi)是直接或間接從根類(lèi) Cobject派生而來(lái)。它減少了大量在建立 Windows 程序時(shí)必須編寫(xiě)的代碼，同時(shí)它還提供了所有一般 C++ 編程的優(yōu)點(diǎn)。這些組件通過(guò)一個(gè)名為 Developer Studio 的組件集成為和諧的開(kāi)發(fā)環(huán)境。 ? 利用現(xiàn)有的代碼 由于 C 和 C++已經(jīng)存在許多年了，現(xiàn)在有許多可利用的代碼，你的服務(wù)器組件可以使用現(xiàn)有的 C/C++代碼或庫(kù)。實(shí) 際上，如果在實(shí)現(xiàn)中首先進(jìn)行錯(cuò)誤處理，而不是在最后才進(jìn)行，那么整個(gè)程序的開(kāi)發(fā)和測(cè)試過(guò)程會(huì)更加完美。然而，由 VC++提供的所有工具都產(chǎn)生 C++，而不是 C。 使用 C++的原因 ? 性能 性能有個(gè)兩方面，算法速度和機(jī)器代碼效率。 C++由于支持繼承性。友元打破了類(lèi)的封裝性，它是 C++另一個(gè)面向?qū)ο蟮闹匾卣?。?C++中，結(jié)構(gòu)可作為一種特殊的類(lèi)，它雖然可以包含函數(shù)，但是它沒(méi)有私有或保護(hù)的成員。在面向過(guò)程的程序設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)只被看成是一種靜態(tài)的結(jié)構(gòu)，它只有等待到調(diào)用函數(shù)來(lái)對(duì)它進(jìn)行處理。標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供了標(biāo)準(zhǔn)的輸入 /輸出、字符串、容器 (如矢量、列表和映射等 )、非數(shù)值運(yùn)算 (如排序 、搜索和合并等 )和對(duì)數(shù)值計(jì)算的支持?，F(xiàn)在 C++已由 ANSI、 BSI、 DIN、其他幾個(gè)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)和 ISO 定為標(biāo)準(zhǔn)。因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常是給出一個(gè)可信度，或者是一個(gè)相對(duì)最優(yōu)的結(jié)果，而不是精確的結(jié)果數(shù)字。 ④ 學(xué)習(xí)能力 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法與傳統(tǒng)的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的方法完全不同。 ② 知識(shí)的分布存儲(chǔ) 傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)的知識(shí)大 多是以知識(shí)庫(kù)的形式儲(chǔ)存的，比較清晰，便于管理和修改。在實(shí)際應(yīng)用中，只有一般化的 Delta 法則式 (1— 22)或式 (1— 23)才有意義。從上面公式也可以知道， 如果網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)較多時(shí)，所用的計(jì)算量就相當(dāng)可觀(guān)，故而收斂速度不快。 dik+1 (120) 最后有： dik=Xik(1 Xik) dik=ae/auik=(ae/aXik) (auik/aWij) (16) 由于 auik/ aWij=a(∑ j Wij Xjk1)/aWij= Xjk1|i=j (17) 故而 ae/aWij=(aek/auik) BP 算法的數(shù)學(xué)表達(dá) BP 算法實(shí)質(zhì)是求取誤差函數(shù)的最小值問(wèn)題。在隱層中的神經(jīng)元也稱(chēng)隱單元。有的模型可以有多種算法．而有的算法可能可用于多種模型。 ② 計(jì)算實(shí)際輸出值 Y Y(t)=f[∑n+1Wi (t) Xi] ④ 根據(jù)實(shí)際輸出求誤差 e： e＝ d— Y(t) ⑤ 用誤差 e 去 修改權(quán)系數(shù) Wi (t+1)= Wi (t)+ η 1213 感知器結(jié)構(gòu) 感知器學(xué)習(xí)算法步驟如下： ① 系數(shù) w 置初值 對(duì)權(quán)系數(shù) w＝ (W1， W2，?， Wn， Wn+1)的各個(gè)分量置一個(gè)較小的零隨機(jī)值，但 Wn+1＝ — g。 圖 1212 學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)一般需要多次重復(fù)訓(xùn)練，使誤差值逐漸向零趨近，最后到達(dá)零。這種學(xué)習(xí)系統(tǒng)分成三個(gè)部分：輸入部，訓(xùn)練部和輸出部。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)理和機(jī)構(gòu) 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)外部環(huán)境提供的模式樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并能存儲(chǔ)這種模式，則稱(chēng)為感知器；對(duì)外部環(huán)境有適應(yīng)能力，能自動(dòng)提取外部環(huán)境變化特征，則稱(chēng)為認(rèn)知器。模糊邏輯是用人類(lèi)的語(yǔ)言語(yǔ)句表述的，因此，它較為直觀(guān)，也易于為人所理解。近年來(lái)的研究表明，相對(duì)于前華東交通大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 2 兩種方法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行空調(diào)的負(fù)荷預(yù)測(cè)可以獲得更高的精度?；貧w模型雖然考慮了氣候等因素，但需要事先知道負(fù)荷與氣候變量之間的函數(shù)關(guān)系，這是比較困難的。 在負(fù)荷預(yù)測(cè)中，誤差將導(dǎo)致運(yùn)行和能源費(fèi)用的大量增加。為了盡量減少高價(jià)峰電的使用，操作者需要對(duì)當(dāng)天的逐時(shí)負(fù)荷有個(gè)了解，從而制定出操作策略，力求在峰電時(shí)段少使用冷機(jī)并盡可能使蓄冰量能在峰電時(shí)段內(nèi)完全釋放。 該預(yù)測(cè)系統(tǒng)采用的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN）的 BP 算法。隨著國(guó)家倡導(dǎo)建設(shè)節(jié)約型社會(huì)，蓄冷空調(diào)在我國(guó) 也得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。該預(yù)測(cè)系統(tǒng)主要以 BP 算法為核心， 通過(guò)利用 BP 算法對(duì)以往的歷史數(shù)據(jù)的不斷學(xué)習(xí)訓(xùn)練，而不斷去修改算法中的中間值 （達(dá)到預(yù)定的精度范圍） ，以達(dá)到精確預(yù)測(cè)和計(jì)算的目的。 制定操作策略的依據(jù)是逐時(shí)負(fù)荷，所以，逐時(shí)負(fù)荷的預(yù)測(cè)對(duì)冰蓄冷空調(diào)降低運(yùn)行成本有著重要的意義。同時(shí)，由于天氣等情況的影響，又使負(fù)荷變化出現(xiàn)差異。但是，把 專(zhuān)家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)等準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)化為一系列規(guī)則是非常不容易的。不少學(xué)者不約而同地認(rèn)為：未來(lái)不久的前沿核心技術(shù)將是模物邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的新技術(shù) —— 神經(jīng)模糊技術(shù)。模糊控制是模糊邏輯應(yīng)用最多最廣泛的一個(gè)領(lǐng)域。在主要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如 BP 網(wǎng)絡(luò)， Hopfield 網(wǎng)絡(luò)，ART 網(wǎng)絡(luò)和 Kohonen 網(wǎng)絡(luò)中； BP 網(wǎng)絡(luò)和 Hopfield 網(wǎng)絡(luò)是需要教師信號(hào)才能進(jìn)行學(xué)習(xí)的；而 ART 網(wǎng)絡(luò)和 Kohonen 網(wǎng)絡(luò) 則無(wú)需教師信號(hào)就可以學(xué)習(xí)。 學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)可用圖 1212 所示的結(jié)構(gòu)表示。原因在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù) W 有很多分量 W1， W2，? Wn；也即是一個(gè)多參數(shù)修改系統(tǒng)。 Wn+1(t)為 t 時(shí)刻時(shí)的閥值。當(dāng)實(shí)際輸出和期望值 d 相同時(shí)有： Wi (t+1)= Wi (t) ⑥ 轉(zhuǎn)到第 2 點(diǎn)，一直執(zhí)行到一切樣本均穩(wěn)定為止。其中以在 1986 年 Rumelhart 等提出的誤差反向傳播法，即 BP(error BackPropagation)法影響最為廣泛。 設(shè)有一個(gè) m 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并在輸入層加有樣本 X；設(shè)第 k 層的 i 神經(jīng)元的輸入總和表示為 Uik，輸出 Xik；從第 k— 1 層的第 j 個(gè)神經(jīng)元到第 k 層的第 i 個(gè)神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)為Wij 各個(gè)神經(jīng)元的激發(fā)函數(shù)為 f，則各個(gè)變量的關(guān)系可用下面有關(guān)數(shù)學(xué)式表示： Xik=f(Uik) (11) Uik=∑ j Wij Xjk1 (12) ?反向傳播算法分二步進(jìn)行，即正向傳播和反向傳播。取期望輸出和實(shí)際輸出之差的平方和為誤差函數(shù)，則有： e=*∑ j (XimYi) (13) 其中： Yi 是輸出單元的期望值；它也在這里用作教師信號(hào)； Xim 是實(shí)際輸 出；因?yàn)榈趍 層是輸出層。 (ae/auik)當(dāng)取 f 為非對(duì)稱(chēng) Sigmoid 函數(shù)時(shí)，有： f ’ (uik)=1/(1+exp(uik)) 則有： f39。把 Xim和期望輸出 Yi 進(jìn)行比較．如果兩者不等，則產(chǎn)生誤差信號(hào) e，接著則按下面公式反向傳播修改權(quán)系數(shù)： ΔWij=η Xjk1 +aΔWij(t) (123) 其中：η為學(xué)習(xí)速率，即步長(zhǎng)，η＝ 0． 1— 0． 4 左右，ɑ為權(quán)系數(shù)修正常數(shù)，取 0． 7— 0． 9左右。這種結(jié)構(gòu)本身所帶來(lái)的并行性特性是其他系統(tǒng)模型所可望不可及的。這一點(diǎn)對(duì)于習(xí)慣于對(duì)自己設(shè)計(jì)的系統(tǒng)了如指掌的人來(lái)說(shuō)，不是一件好事。而大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)是從隨機(jī)初始值開(kāi)始的，理論上初始值不影響最終結(jié)果。但是，算法理論上的完備性，并不等于很好的實(shí)用性，同時(shí)算法本身的參數(shù)設(shè)定、學(xué)習(xí)收斂速度等問(wèn)題還有待解決。 C++模板是近幾年來(lái)對(duì)此語(yǔ)言的一種擴(kuò)展，模板是根據(jù)類(lèi)型參數(shù)來(lái)產(chǎn)生函數(shù)和類(lèi)的機(jī)制，有時(shí)也稱(chēng)模板為 “ 參數(shù)化的類(lèi)型 ” 。 1994 年 7 月， ANSI/ISO C++標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)投票決定接受STL 為 C++標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的一部分，這個(gè)建議是根據(jù) Alex Stepanov、 Meng Lee 和 David Musser這三人的編程和軟件庫(kù)研究提出的。因此，數(shù)據(jù)將被隱藏在封裝體中， 該封裝體通過(guò)操作接口與外界交換信息。 ? C++中通過(guò)發(fā)送消息來(lái)處理對(duì)象 華東交通大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 10 C++中是通過(guò)向?qū)ο蟀l(fā)送消息來(lái)處理對(duì)象的，每個(gè)對(duì)象根據(jù)所接收到的消息的性質(zhì)來(lái)決定需要采取的行動(dòng)，以響應(yīng)這個(gè)消息。 C++允許一個(gè)相同的標(biāo)識(shí)符或運(yùn)算符代 表多個(gè)不同實(shí)現(xiàn)的函數(shù)，這就稱(chēng)標(biāo)識(shí)符或運(yùn)算符的重載，用戶(hù)可以根據(jù)需要定義標(biāo)識(shí)符重載或運(yùn)算符重載。動(dòng)態(tài)聯(lián)編是多態(tài)性的一個(gè)重要特征。算法與語(yǔ)言是獨(dú)立的 ，所以在編程之前必須設(shè)計(jì)算法，編寫(xiě)一個(gè)快速程序的第一個(gè)步驟是設(shè)計(jì)良好的算法，能以最少的操作步驟得出問(wèn)題的答案。 C++性能 良好，因?yàn)樗痪幾g為機(jī)器代碼。在默認(rèn)情況下，不能捕獲 VBScript 中的錯(cuò)誤。他說(shuō)明了 COM 規(guī)范是如何從 C++語(yǔ)言規(guī)律中產(chǎn)生出來(lái)的。 ? MFC 類(lèi)庫(kù)是一個(gè)可以在應(yīng)用程序中事業(yè)的相互關(guān)聯(lián) C++類(lèi)的集合。 ? MFC 的體系結(jié)構(gòu) MFC 作為一個(gè)文件的集合雖然龐大而又復(fù)雜，但它在結(jié)構(gòu)和邏輯上都是條理清晰的。 MFC 的基本宏提供以下功能：消息映射、運(yùn)行時(shí)對(duì)象類(lèi)型服務(wù)、診斷服務(wù)、異常處理。其執(zhí)行方式大體又可分兩類(lèi)，一類(lèi)是客戶(hù)端計(jì)算機(jī)華東交通大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì) 13 只接受用戶(hù)的輸入和控制對(duì)最終結(jié)果的顯示，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理全在數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器和程序服務(wù)器上被執(zhí)行，這被稱(chēng)為瘦客戶(hù)機(jī)的方式。作為一個(gè)能訪(fǎng)問(wèn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶(hù)端應(yīng)用程序一般應(yīng)有二個(gè)部分。通過(guò)設(shè)定，可以讓警報(bào)執(zhí)行多種任務(wù)，如運(yùn)行作業(yè)或者發(fā)送電于郵 件。隨著 SQL 的廣泛應(yīng)用，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（ ANSI 一）已經(jīng)將它標(biāo)準(zhǔn)化了。 SQL DCL用說(shuō)于控制數(shù)據(jù)庫(kù)操作。 ②數(shù)據(jù)庫(kù)：每一個(gè) SQL Server 都包含了多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中每一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都通過(guò)一個(gè)或多個(gè)操作系統(tǒng)文件來(lái)維護(hù)。因?yàn)樗坏軠p輕國(guó)家電力負(fù)擔(dān) ，同時(shí)也能節(jié)約能源提高經(jīng)濟(jì)效益。 設(shè)計(jì)“蓄冷空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)”要達(dá)到的功能要求 ① 從自控系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)庫(kù)中分析每天每個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)情況與蓄冷空調(diào)功率的規(guī)律