GM-LSSVM模型在建筑能耗预测中的应用

• 作者: 严哲钦 吴炜洪 林跃东 许巧玲
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 公共建筑 能耗预测模型 灰色模型 最小二乘支持向量机 粒子群优
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 238-245
• 页数: 8页
• 分类号: TU831
• 字数: 5843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2017.02.0238

摘要

为提高大型公共建筑能耗的预测精度,提出一种基于灰色模型和最小二乘向量机方法(GM-LSSVM)的办公能耗预测模型.该方法结合灰色建模计算简单的特点,以及最小二乘支持向量机非线性拟合能力和泛化能力强的优势,充分发掘样本数据的规律,并以粒子群优化算法进行模型参数选择.根据福州某大型公共建筑能耗数据,通过本研究提出的方法建立预测模型,并与神经网络模型以及最小二乘支持向量机模型的预测结果进行比较,验证了该方法具备较高的预测精度和较强的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许巧玲	福州大学石油化工学院	22	137	6.0	11.0
2	严哲钦	福州大学石油化工学院	5	35	3.0	5.0
3	林跃东	福州大学石油化工学院	7	25	3.0	4.0
4	吴炜洪	福州大学石油化工学院	1	11	1.0	1.0