两阶段特征选择的冷水机组能耗预测方法

作者：陈静; 陈焕新^*; 徐成良

来源：制冷技术, 2019, 39(05): 22-26.

• 能耗预测
• 特征选择
• ReliefF
• 冷水机组
• 最大相关最小冗余

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%。

• 单位
  华中科技大学