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赵超 (赵超.) [1] (Scholars:赵超) | 王贵评 (王贵评.) [2] | 戴坤成 (戴坤成.) [3]

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对空调负荷进行准确预测不仅对优化空调控制的意义重大,也是实现空调经济运行与节能的关键所在.为了提高建筑空调负荷的预测精度,在分析最小二乘支持向量机建模特点的基础上提出了利用PSO-SA优化的一种空调负荷预测算法.该方法利用粒子群一模拟退火方法对最小二乘支持向量机的参数进行优化选择,提高模型的精度和泛化能力.通过空调负荷预测建模的结果表明,该方法具有学习速度快、跟踪性能好以及泛化能力强等优点,为实现空调系统的优化运行奠定了基础.

Keyword:

最小二乘支持向量机 空调负荷 粒子群一模拟退火

Community:

  • [ 1 ] [赵超]福州大学
  • [ 2 ] [王贵评]福州大学
  • [ 3 ] [戴坤成]福州大学

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智能建筑电气技术

ISSN: 1729-1275

CN: 11-5589/TU

Year: 2015

Issue: 6

Volume: 9

Page: 58-61,74

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