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基于改进PSO-BP算法的冷负荷预测模型
被引量：
20
1
作者
于军琪
井文强
+4 位作者
赵安军
任延欢
周梦
黄馨乐
杨雪
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期54-61,共8页
针对PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propagation)神经网络预测模型在冰蓄冷空调冷负荷预测中存在输入输出数据关联度低和预测模型存在误差的情况,提出了一种基于JMP数据处理软件、PSO-BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法...
针对PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propagation)神经网络预测模型在冰蓄冷空调冷负荷预测中存在输入输出数据关联度低和预测模型存在误差的情况,提出了一种基于JMP数据处理软件、PSO-BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法。利用JMP处理输入数据,剔除耦合度低的样本,进行PSO-BP神经网络训练,得到冷负荷预测结果,利用马尔可夫链消除系统产生的随机误差得到最终预测结果。结果表明:该组合预测方法对比传统PSO-BP算法其预测精度更高,预测结果符合商场冷负荷的变化规律,满足实际的应用需求。
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关键词
空调冷负荷
PSO-BP神经网络
预测算法
马尔可夫链
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职称材料
题名
基于改进PSO-BP算法的冷负荷预测模型
被引量：
20
1
作者
于军琪
井文强
赵安军
任延欢
周梦
黄馨乐
杨雪
机构
西安建筑科技大学建筑设备与工程学院
西安建筑科大工程技术有限公司
大唐移动通信设备有限公司
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期54-61,共8页
基金
陕西省重点研发计划(2017zdcxl-sf-03-02)
陕西省教育厅产业化培育项目(17JF016)
+1 种基金
陕西省科技厅专项科研项目(2017JM6106)
校基础研究基金(JC1706)。
文摘
针对PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propagation)神经网络预测模型在冰蓄冷空调冷负荷预测中存在输入输出数据关联度低和预测模型存在误差的情况,提出了一种基于JMP数据处理软件、PSO-BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法。利用JMP处理输入数据,剔除耦合度低的样本,进行PSO-BP神经网络训练,得到冷负荷预测结果,利用马尔可夫链消除系统产生的随机误差得到最终预测结果。结果表明:该组合预测方法对比传统PSO-BP算法其预测精度更高,预测结果符合商场冷负荷的变化规律,满足实际的应用需求。
关键词
空调冷负荷
PSO-BP神经网络
预测算法
马尔可夫链
Keywords
air conditioning cooling load
PSO-BP neural
prediction algorithms
markov chain
分类号
TU831 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于改进PSO-BP算法的冷负荷预测模型
于军琪
井文强
赵安军
任延欢
周梦
黄馨乐
杨雪
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
20
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