论文摘要
由于建筑负荷时间序列固有的复杂性和不规则性等原因,建筑负荷预测仍然是一项艰巨的任务。为了准确的预测建筑负荷,本文提出了GA-BP模型进行负荷预测。该方法使用遗传算法对BP神经网络的初值和阈值进行优化,从而避免因为权值和阈值的选用不当影响预测结果。实验结果表明,BP和GA-BP模型的MAE分别为1813.956和1082.47,提高了算法的准确性,所提出的模型可以有效地预测建筑负荷。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 雷磊,闫秀英
关键词: 负荷预测,遗传算法,相关性分析,神经网络
来源: 现代物业(中旬刊) 2019年12期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 西安建筑科技大学
分类号: TU831.2
DOI: 10.16141/j.cnki.1671-8089.2019.12.023
页码: 28
总页数: 1
文件大小: 1261K
下载量: 39
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