一种基于神经网络的通风系统节能优化方法及系统

本申请提出一种基于神经网络的通风系统节能优化方法及系统，其中，方法包括：采集风机的历史运行数据，对历史运行数据进行均值插补和小波变换滤波预处理；采用高斯变异策略优化人类进化优化算法HEOA，得到改进的人类进化优化算法IHEOA；通过IHEOA算法对SOFTS模型的参数进行优化；构建IHEOA‑SOFTS通风系统模型，建立风量开度与室内温度和能耗之间的关系；建立考虑室内温度控制精度和总功耗的综合目标函数，以最小化综合目标函数为目标，利用IHEOA算法不断优化调整IHEOA‑SOFTS通风系统模型中每个风机的开度，确定风机开度与室内各处温度及总功耗之间的最优关系，从而实现对风机参数的精确控制和系统的节能优化。