论文摘要
为了精确地预测供热负荷,在预测模型中增加了室内温度影响因子,并采用多元线性回归（MLR）、BP神经网络和基于网格搜索优化支持向量机回归（GS-SVR）的方法,对未来7 d的供热负荷进行了预测。研究结果表明,GS-SVR预测模型的精度最高,其预测精度明显优于MLR和BP神经网络,可用于指导工程实践。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 于晓娟,顾吉浩,齐承英,孙春华
关键词: 集中供热,热负荷预测,多元线性回归,神经网络,支持向量机回归
来源: 暖通空调 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 河北工业大学
基金: “十三五”国家重点研发计划“既有公共建筑综合性能提升与改造关键技术”(编号:2016YFC070070702)
分类号: TU995
页码: 96-99
总页数: 4
文件大小: 460K
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