基于小波分解和支持向量机的办公建筑空调负荷预测

• 作者: 刘庆典 周璇 闫军威
• 来源期刊: 暖通空调
• 关键词: 小波分解 支持向量机 办公建筑 空调负荷预测 期望误差百分比EEP
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 专 题 研 讨
• 页码范围: 114-118,107
• 页数: 6页
• 字数: 4905字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于小波分解支持向量机（WD-SVM）的办公建筑空调负荷预测建模方法，利用小波分解将具有较强随机性和非线性的空调负荷信号进行分解，然后利用支持向量机对分解后不同频率下的分支数据进行预测建模，从很大程度上避免了由于训练样本不完备而导致的支持向量机预测精度波动。仿真结果表明，WD-SVM方法的预测精度评价指标EEP比单支持向量机法降低33．6％，预测精度有明显提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫军威		40	207	9.0	11.0
2	周璇		36	171	8.0	10.0
3	刘庆典		2	20	2.0	2.0