基于混沌支持向量回归机的短期空调负荷预测
- 详情
- 2021-04-27
- 简介
- 365KB
- 页数 6P
- 阅读 98
- 下载 33
提出了1种基于混沌分析和支持向量回归机的短期空调负荷预测建模方法。通过研究实际空调负荷序列的混沌特性,确定其混沌特征参数并选取支持向量回归机进行预测。支持向量机建模过程使用粒子群算法进行参数寻优。仿真结果表明,空调负荷序列具有一定的混沌特性,使用混沌支持向量机方法的预测精度比单一支持向量机法预测结果 EEP指标降低了31.4%,预测精度有了明显提升。
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于混沌支持向量回归机的短期空调负荷预测 365KB
基于支持向量回归机的中央空调负荷预测模型 583KB
基于支持向量机的建筑物空调负荷预测模型 1.1MB
基于支持向量机的建筑物空调负荷预测模型 138KB
基于SCE-UA支持向量机的短期电力负荷预测模型研究 1.8MB
基于混沌蚁群算法的电力短期负荷预测 142KB
基于径向基函数极限学习机的短期负荷预测 160KB
基于多元非线性回归法的商场空调负荷预测 544KB
基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法 182KB
基于小波变换的神经网络空调负荷预测研究 629KB