【摘 要】
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针对基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的空调负荷预测模型参数难以确定及计算量过大的问题,提出了SVR模型参数的粒子群优化(PSO)算法,并建立了空调负荷预
【机 构】
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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;
【基金项目】
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广东省科技厅项目资助,项目批准号:2011B061200043
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针对基于支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)的空调负荷预测模型参数难以确定及计算量过大的问题,提出了SVR模型参数的粒子群优化(PSO)算法,并建立了空调负荷预测模型。论文以1997年日本空气调和卫生工学会(SHASE)举办的负荷预测竞赛所提供的Trail-2数据为基准数据对算法有效性进行验证,以期望误差百分比(EEP)作为评价指标,仿真结果表明,在空调负荷预测SVR建模预测精度方面,粒子群优化算法和遍历优化方法相当,但建模时间仅为遍历优化方法的8.3%,该方法大幅度地缩短了空调负荷预测建模时间,为空调负荷SVR预测模型提供了有效的参数优化算法。
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