两阶段特征选择的冷水机组能耗预测方法

• 作者: 徐成良 陈焕新 陈静
• 来源期刊: 制冷技术
• 关键词: 能耗预测 特征选择 ReliefF 冷水机组 最大相关最小冗余
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 字数: 4213字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4468.2019.05.104

摘要

本文针对冷水机组运行参数繁多的特点,提出了一种结合ReliefF和最大相关最小冗余(minimal-Redundancy-Maximal-Relevance,mRMR)算法的两阶段特征选择算法.实验利用筛选出的特征子集建立支持向量回归模型进行能耗预测,并与单一特征选择算法的结果进行比较.结果表明,与单独使用ReliefF和mRMR算法的预测模型相比,ReliefF-mRMR预测模型的最高精度分别提高了2.22%和0.83%,平均预测精度分别提高了3.92%和8.11%;在最优精度的情况下,ReliefF-mRMR预测效率比ReliefF算法仅降低了0.87%,比mRMR算法提高了53.60%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈静	华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院	96	480	11.0	17.0
2	陈焕新	华中科技大学能源与动力工程学院	150	1067	18.0	25.0
3	徐成良	华中科技大学能源与动力工程学院	8	16	3.0	3.0