本文選題：支持向量機(jī) + 建筑能耗預(yù)測　； 參考：《建筑節(jié)能》2014年12期

【摘要】：建筑領(lǐng)域空調(diào)的冷熱源往往由儲能設(shè)備預(yù)測未來24 h建筑的能源使用情況,為供能設(shè)備的調(diào)度策略提供依據(jù),實現(xiàn)按需供能,能更好地推進(jìn)建筑節(jié)能工作。結(jié)合建筑物的業(yè)態(tài)特性,對能耗預(yù)測中存在的問題,包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理、預(yù)測樣本的建立、核函數(shù)的選取及參數(shù)的優(yōu)化方法,進(jìn)行了分析。采用某園區(qū)的實際空調(diào)能耗數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并用不同方法進(jìn)行仿真測試,仿真結(jié)果表明支持向量機(jī)在空調(diào)能耗的預(yù)測中是一種有效的方法。
[Abstract]:The heat and cold sources of air conditioning in building field are usually predicted by energy storage equipment in the next 24 hours, which can provide basis for scheduling strategy of energy supply equipment, realize energy supply on demand, and promote building energy conservation better. In this paper, the problems in energy consumption prediction, including preprocessing of data, establishment of prediction samples, selection of kernel function and optimization of parameters, are analyzed. The actual air conditioning energy consumption data of a certain park are analyzed and processed and simulated with different methods. The simulation results show that support vector machine is an effective method in air conditioning energy consumption prediction.
【作者單位】： 上海建坤信息技術(shù)有限責(zé)任公司;
【基金】：上海市科委科研計劃項目(12dz1200204;13dz1202403)
【分類號】：TU111.195

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【相似文獻(xiàn)】

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2 侯澍e，

本文編號：2038989