基于遗传优化决策树的建筑能耗短期预测模型

• 作者: 丁向华 丁飞鸿 刘鹏 卢暾 戴文祺 杨宝明 邹超君 顾宁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 建筑能耗 回归预测 梯度提升决策树 遗传算法 遗传优化决策树
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 280-289,296
• 页数: 11页
• 分类号: TP399
• 字数: 8040字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0051781

摘要

使用线性回归模型预测公共建筑能耗数据时,存在不确定性影响因素和精度偏差问题.为此,建立一种遗传优化决策树模型.采用遗传算法优化梯度提升决策树的子树生成过程,以模型预测的R-Square值作为迭代的评估标准,从而达到能耗预测的目的.实验结果表明,与传统的回归预测模型相比,该模型预测精度较高.