準確的預(yù)測出太陽能集熱效率對太陽能集熱發(fā)展有著重要的意義。提出了一種基于最小二乘支持向量機（LSSVM）的太陽能集熱效率預(yù)測模型,首先將原始數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù),對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,其次利用預(yù)處理后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對LSSVM預(yù)測模型訓(xùn)練,同時利用遺傳算法（GA）對LSSVM參數(shù)進行優(yōu)化,得到最優(yōu)的LSSVM預(yù)測模型并對太陽能集熱效率進行預(yù)測,最后將結(jié)果與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和時間序列進行對比。結(jié)果表明,LSSVM預(yù)測模型具有好的預(yù)測效果和更低的誤差。 

【文章來源】：工業(yè)加熱. 2020,49(06)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

測試數(shù)據(jù)輸入變量曲線

本文通過GA優(yōu)化LSSVM參數(shù)，得到基于LSSVM的太陽能集熱效率預(yù)測模型。首先將獲取到的原始數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，為避免訓(xùn)練數(shù)據(jù)的差異性，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行歸一化處理，通過歸一化后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練太陽能集熱效率預(yù)測模型，在訓(xùn)練的同時利用遺傳算法對LSSVM參數(shù)進行優(yōu)化，最后確定預(yù)測模型。圖2所示為基于LSSVM的太陽能集熱效率預(yù)測模型流程圖。3 實驗仿真與結(jié)果分析

本文以月平均氣溫、月平均日照時數(shù)、月平均太陽總輻射量、月平均日照百分率作為基于GA優(yōu)化LSS-VM的太陽能集熱效率預(yù)測模型的輸入?yún)?shù)，預(yù)測太陽能集熱功率。通過遺傳算法對LSSVM進行參數(shù)尋優(yōu)，經(jīng)過200次迭代后，可以得到如圖3所示的適應(yīng)度曲線，從圖3可以看出，經(jīng)過多次調(diào)整后，適應(yīng)度MSE最終穩(wěn)定于0.051 9。此時得到的最優(yōu)參數(shù)，Cbest=2.203 6,!best=0.000 953 68。將得到的最優(yōu)參數(shù)代入預(yù)測模型中，就得到了基于LSSVM太陽能集熱效率最優(yōu)預(yù)測模型。利用相同的數(shù)據(jù)集，分別對ANN和時間序列進行訓(xùn)練和測試，將其得到的預(yù)測結(jié)果與LSSVM進行比較，比較的結(jié)果如圖4所示。通過圖4結(jié)果曲線的對比可知，基于LSSVM的太陽能光熱效率預(yù)測模型的預(yù)測精度明顯高于ANN預(yù)測模型和時間序列預(yù)測模型。

【參考文獻】：
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本文編號：3318085