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准确、快速的空调负荷预测是实现空调系统经济运行的基础.为提高空调负荷预测模型的精度以及稳定性,本文提出了一种基于FCM-LSSVM-GSA空调负荷预测方法.根据数据的相似统计分布特征,利用模糊C均值聚类算法(FCM)将历史负荷数据划分成多个簇类,以降低样本数据中相关噪声对建模精度的影响;并根据每个簇类的训练和测试数据集建立相应的最小二乘支持向量机预测模型(LSSVM);通过引入万有引力搜索算法(GSA)优化LSSVM的模型参数,以避免人为选择的盲目性,从而提高模型的预测精度.基于DeST平台模拟数据,将FCM-LSSVM-GSA模型运用于南方某办公大楼的逐时空调负荷预测.通过对比均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE),结果表明该模型的预测精度明显优于传统LSSVM模型和简单FCM-LSSVM模型.
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计算机与应用化学
ISSN： 1001-4160
CN： 11-3763/TP
Year： 2017
Issue： 10
Volume： 34
Page： 787-795
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