SVM算法在地铁车站风量需求预测建模中的应用

作者：钱飞

来源：信息技术与信息化, 2020, (07): 49-52.

• 支持向量机
• 地铁通风空调系统
• 神经网络

鉴于地铁车站通风空调系统具有时变性、非线性、随机性等特性,本文运用SVM算法建立地铁车站风量需求预测模型。研究表明,相比于BP神经网络,基于径向基核的SVM算法较适合用于建立风量需求预测模型,可进一步整合在综合监控系统中,实现地铁车站通风空调系统实时负荷预测及风量控制。

• 单位
  国电南瑞科技股份有限公司