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基于PSO-LSSVM的建筑周围气象参数超短期预测 被引量:2
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作者 段培永 赵艳玲 +2 位作者 李慧 刘桂云 冯鑫 《山东建筑大学学报》 2014年第5期397-402,共6页
建筑周围气象参数的不确定性和持续波动性,为建筑系统动态负荷预测及实时优化控制带来困难。文章以最小二乘支持向量机(LSSVM)作为预测算法,运用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM模型参数,建立基于历史信息的多输入多输出(MIMO)建筑周围气... 建筑周围气象参数的不确定性和持续波动性,为建筑系统动态负荷预测及实时优化控制带来困难。文章以最小二乘支持向量机(LSSVM)作为预测算法,运用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM模型参数,建立基于历史信息的多输入多输出(MIMO)建筑周围气象参数预测模型,对影响建筑负荷的室外温度、湿度及风速进行超短期预测。结果表明:PSO算法可对模型参数进行优化,基于PSO-LSSVM算法构建的建筑周围气象参数超短期预测模型能够实现未来140 min气象参数的预测,为建筑供能和用能系统动态优化运行提供数据。 展开更多
关键词 粒子群 最小二乘支持向量机 建筑周围气象参数 超短期预测
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