误差反向传播。
从输出层至输入层，反向依次计算各层神经元的等效误差 
、 
和 
。然后返回。对其它学习样本对进行正向传播计算和误差反向传播。一直到所有a个学习样本对都进行类似运算为止。
调整各层的连接权值。按下式修改各层的连接权值，即
(19)
返回步骤2)。根据新的连接权值，进行正向计算。若对每一个学习样本对(xp，tp)和输出层的每一个神经元均满足精度要求，即
<ε
(20)
其中ε为由精度要求给定的某一足够小的正数，当式(15)成立时则完成网络的学习;否则重复进行新一轮的正向传递与误差反向传播计算并调整各层的连接权直到满足要求为止。
4 中央空调集散式监控系统的实现
4.1 变频调速装置的控制
变频器本身只是一个电气传动装置，体现节能的关键部分在电动机，电动机的运行是由变频器驱动的，这涉及到变频器的控制问题。变频器用于中央空调系统，它受各个监控系统的控制，由空气加热、冷却、加湿、去湿，空气净化，风量调节设备以及空调用冷热源等设备组成的中央空调系统，被监控参数主要有空气的温度、湿度、压力(压差)以及空气清新度、气流方向等，在冷热源方面主要是冷热水温度、蒸汽压力，它们分别由相关子系统进行分散控制，其中每个子系统自成一体，进行独立控制，对其它子系统运行不产生影响，但各个子系统可以相互通讯，进行必要数据的交换。
4.2 中央空调集散式监控系统的结构
如图4所示为中央空调监控系统的结构图，将车间空调区域共划分为6个独立的空调区域，分别进行独立控制，另外由于项目是车间的技术改造，还要将先前的控制设备集成，例如防凝水控制系统、消防补水控制系统和定压补水控制系统。控制层中的空调控制器采用西门子公司的simatic s7-300可编程逻辑控制器(plc)，各个plc通过现场总线profibus和中央监控计算机进行通讯，它将现场控制层中各个传感器、变送器采集的数据传送到中央监控计算机进行显示，同时也将中央监控计算机发出的控制指令传送给现场控制器，进行协调控制，使系统高效运行。西门子公司的simatic s7-300 plc提供了两种高效的控制接口profibus-dp和mpi，这两种接口都可以连接到各自的总线上去，使设备的扩展非常方便，但是，从网络的稳定性和高效性来看，profibus-dp总线要优于mpi总线，所以，采用profibus的方案。中央空调操作站又与制冷站、真空站、空压站和锅炉站进行系统集成，由能源中心进行管理。
图4 中央空调监控系统的结构
5 结束语
作者将变频调速技术与神经网络控制技术相结合，充分发挥各自的优势，对解决大区域中央空调温湿度控制问题所作的有益尝试基本上是成功的，系统试运行效果良好。但在具体实施中要注意网络结构的确定，输入参数及输出、隐含层神经元节点的个数及激活函数、学习速率n和动量系数α的恰当选取，要经过多次反复调整。对中央空调人工神经网络控制中输入参数过少或不合理将使控制效果变差，控制精度不高;输入参数过多将会造成系统模型复杂，学习速度降低，控制效果不理想，这些问题的解决与现场工况及要求有关，以上只是粗略地讨论了问题的关键点。
