基于数据挖掘的多联机能耗预测

• 作者: 唐小谦 郭亚宾 陈焕新
• 来源期刊: 制冷技术
• 学科: 工学
• 关键词: 能耗预测 数据挖掘 多元线性回归 支持向量机 径向基函数
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 8-12,23
• 页数: 6页
• 分类号: TU111.19+5|TU831
• 字数: 3578字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4468.2020.03.102

摘要

本文提出了基于数据挖掘模型的多联机系统能耗预测方法,通过分析对比多元线性回归、支持向量机、径向基函数神经网络3种算法模型,得到了可靠的多联机运行能耗的预测模型.结果表明:3种模型都表现出较好的预测性能;径向基神经网络预测模型较之其他两个模型的误差小,均方根误差达到0.1734,预测准确率高,拟合效果最佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈焕新	华中科技大学能源与动力工程学院	150	1067	18.0	25.0
2	郭亚宾	华中科技大学能源与动力工程学院	16	60	4.0	7.0
3	唐小谦	华中科技大学能源与动力工程学院	1	0	0.0	0.0