基于IPSO-GPR的HVAC送风温度预测模型

• 作者: 寇腾跃 于忠清 杨熙鑫
• 来源期刊: 青岛大学学报（自然科学版）
• 关键词: 超参数优化 粒子群优化 混沌序列 高斯过程回归 暖通空调送风温度
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 29-37
• 页数: 9页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1037.2021.05.05

摘要

针对AHU系统中的多维、异构、非线性等特点,提出了一种基于改进粒子群的高斯过程回归(IPSO-GPR)算法.在传统的PSO算法上引进了混沌序列和交叉策略,使粒子在运动过程中能够自适应的调整搜索方向和速度,并针对局部最优解附近的区域进行了重点搜索,降低PSO陷入局部最优解的风险.使用平方指数和二次有理两种核函数的组合GPR来应对复杂的AHU非线性系统.对比PSO-GPR方法的预测性能,IPSO-GPR模型预测的送风温度误差保持在0.07℉以下,预测效果更加精确.