基于支持向量机算法的空调负荷预测及实验研究

• 作者: 唐汝宁 王智锐
• 来源期刊: 制冷技术
• 关键词: 空调负荷 预测 支持向量机 自回归滑动平均
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 字数: 2564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4468.2013.04.107

摘要

实行负荷预测是空气调节系统优化运行的基础，如何选择工程应用切实可行的方法，仍然是一个值得探讨和研究的问题。支持向量机(SVM)算法在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。本文将支持向量机算法引入空调负荷预测中，对深圳市夏季六、七月份的逐时空调负荷，分别用SVM模型和armax模型进行了训练和预测，结果表明SVM模型适用于空调负荷预测，具有很好的泛化能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐汝宁	内蒙古工业大学土木工程学院	27	103	5.0	9.0
2	王智锐	内蒙古工业大学土木工程学院	1	15	1.0	1.0