抄録
地域冷暖房システムでは，冷水や温水または蒸気等がプラントで一括して生成され，各施設に供給されるので，システムの運転効率を高め，安定した供給を行うために熱負荷予測は重要である．この熱負荷予測の手法として，これまでに，複数の出力層ユニットをもつニューラルネットワークの有用性が示されている．しかし，この階層型ニューラルネットワークによる予測には熱負荷が増加傾向または減少傾向にある期間において精度の低下が見られるという問題点がある．そこで，本研究では，熱負荷データの特性を考慮するために，リカレントニューラルネットワークを採用し，このような非定常な期間においても精度が低下しない熱負荷予測手法を提案する．
