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基于 PSO-LSSVM 的建筑周围气象参数超短期预测
基于 PSO-LSSVM 的建筑周围气象参数超短期预测
作者:
冯鑫
刘桂云
李慧
段培永
赵艳玲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
粒子群
最小二乘支持向量机
建筑周围气象参数
超短期预测
摘要:
建筑周围气象参数的不确定性和持续波动性,为建筑系统动态负荷预测及实时优化控制带来困难。文章以最小二乘支持向量机(LSSVM)作为预测算法,运用粒子群优化算法( PSO)优化 LSSVM 模型参数,建立基于历史信息的多输入多输出(MIMO)建筑周围气象参数预测模型,对影响建筑负荷的室外温度、湿度及风速进行超短期预测。结果表明:PSO 算法可对模型参数进行优化,基于 PSO-LSSVM 算法构建的建筑周围气象参数超短期预测模型能够实现未来140 min 气象参数的预测,为建筑供能和用能系统动态优化运行提供数据。
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风速
功率
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风电场
粒子群(PSO)
基于PSO-LSSVM算法的造纸过程短期电力负荷预测模型
数学建模
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篇名
基于 PSO-LSSVM 的建筑周围气象参数超短期预测
来源期刊
山东建筑大学学报
学科
工学
关键词
粒子群
最小二乘支持向量机
建筑周围气象参数
超短期预测
年,卷(期)
2014,(5)
所属期刊栏目
研究论文
研究方向
页码范围
397-402
页数
6页
分类号
TP181
字数
4162字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
段培永
山东建筑大学信息与电气工程学院山东省智能建筑技术重点实验室
66
588
13.0
21.0
2
李慧
山东建筑大学热能工程学院可再生能源建筑利用技术省部共建教育部重点实验室
42
210
8.0
13.0
3
冯鑫
山东建筑大学信息与电气工程学院山东省智能建筑技术重点实验室
3
12
3.0
3.0
4
刘桂云
山东建筑大学信息与电气工程学院山东省智能建筑技术重点实验室
2
8
2.0
2.0
5
赵艳玲
山东建筑大学信息与电气工程学院山东省智能建筑技术重点实验室
2
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最小二乘支持向量机
建筑周围气象参数
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
山东建筑大学学报
主办单位:
山东建筑大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-7644
CN:
37-1449/TU
开本:
大16开
出版地:
山东省济南市临港开发区凤鸣路
邮发代号:
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
2419
总下载数(次)
5
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