本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸機(jī)的空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷滾動(dòng)預(yù)測(cè)算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)算法精度不高難以滿(mǎn)足空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化控制的問(wèn)題,提出基于支持向量回歸機(jī)(Support Vector Regression,SVR)的空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷滾動(dòng)預(yù)測(cè)算法,建立SVR滾動(dòng)預(yù)測(cè)模型,模型參數(shù)采用網(wǎng)格搜索遍歷算法進(jìn)行尋優(yōu)。為簡(jiǎn)化模型的復(fù)雜性,還對(duì)影響空調(diào)負(fù)荷的主要因素進(jìn)行了相關(guān)性分析。此外,算法利用當(dāng)日前1 h的滾動(dòng)信息,不斷對(duì)模型進(jìn)行修正以提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度。最后探討以期望誤差為預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí),不同訓(xùn)練樣本長(zhǎng)度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVR算法預(yù)測(cè)精度的影響。預(yù)測(cè)結(jié)果表明:基于支持向量回歸機(jī)的空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷滾動(dòng)預(yù)測(cè)算法較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)精度提高10.3%,比常規(guī)支持向量回歸機(jī)算法預(yù)測(cè)精度提高23.9%,訓(xùn)練樣本較小時(shí),算法預(yù)測(cè)性能更為優(yōu)越。
【作者單位】： 華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車(chē)工程學(xué)院;廣東省城市空調(diào)節(jié)能與控制工程技術(shù)研究開(kāi)發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】： 空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷 滾動(dòng)預(yù)測(cè)算法 支持向量回歸機(jī) 網(wǎng)格搜索遍歷算法 期望誤差
【基金】：廣東省科技廳項(xiàng)目(2011B061200043)
【分類(lèi)號(hào)】：TU831;TP181
【正文快照】： 隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,空調(diào)系統(tǒng)能耗與夏季高峰負(fù)荷逐年上升,空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能成為當(dāng)今社會(huì)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)注熱點(diǎn)之一。提高空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能運(yùn)行和優(yōu)化控制的基礎(chǔ)和前提條件�，F(xiàn)有空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)大多用于建筑空調(diào)系統(tǒng)與冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、優(yōu)化運(yùn)行與節(jié)

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸機(jī)的空調(diào)逐時(shí)負(fù)荷滾動(dòng)預(yù)測(cè)算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：436503