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基于混沌支持向量回归机的短期空调负荷预测
被引量：
8
1
作者
刘庆典
周璇
+1 位作者
凡祖兵
闫军威
《建筑科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期102-107,共6页
提出了1种基于混沌分析和支持向量回归机的短期空调负荷预测建模方法。通过研究实际空调负荷序列的混沌特性,确定其混沌特征参数并选取支持向量回归机进行预测。支持向量机建模过程使用粒子群算法进行参数寻优。仿真结果表明,空调负荷...
提出了1种基于混沌分析和支持向量回归机的短期空调负荷预测建模方法。通过研究实际空调负荷序列的混沌特性,确定其混沌特征参数并选取支持向量回归机进行预测。支持向量机建模过程使用粒子群算法进行参数寻优。仿真结果表明,空调负荷序列具有一定的混沌特性,使用混沌支持向量机方法的预测精度比单一支持向量机法预测结果 EEP指标降低了31.4%,预测精度有了明显提升。
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关键词
短期
空调负荷
预测
混沌时间序列
支持向量回归机
粒子群算法
原文传递
题名
基于混沌支持向量回归机的短期空调负荷预测
被引量：
8
1
作者
刘庆典
周璇
凡祖兵
闫军威
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
广东省城市空调节能与控制工程技术研究开发中心
出处
《建筑科学》
CSCD
北大核心
2016年第6期102-107,共6页
基金
广东省科技厅支撑项目"中央空调运行能效在线检测与优化控制"(2011B061200043)
文摘
提出了1种基于混沌分析和支持向量回归机的短期空调负荷预测建模方法。通过研究实际空调负荷序列的混沌特性,确定其混沌特征参数并选取支持向量回归机进行预测。支持向量机建模过程使用粒子群算法进行参数寻优。仿真结果表明,空调负荷序列具有一定的混沌特性,使用混沌支持向量机方法的预测精度比单一支持向量机法预测结果 EEP指标降低了31.4%,预测精度有了明显提升。
关键词
短期
空调负荷
预测
混沌时间序列
支持向量回归机
粒子群算法
Keywords
short-term air-condition load forecasting
chaotic time series
support vector regression（SVR）
particle swarm optimization algorithm
分类号
TU831.2 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌支持向量回归机的短期空调负荷预测
刘庆典
周璇
凡祖兵
闫军威
《建筑科学》
CSCD
北大核心
2016
8
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