科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了进一步提高供热负荷的预测精度,通过分析影响支持向量回归机(SVR)性能表现的参数,提出了基于遗传算法优化的SVR供热负荷预测模型。该方法利用交叉验证思想在模型性能评估和选择方面的优势,结合遗传算法的全局寻优能力,实现了参数的自动优选,并用由此得到的最佳模型进行供热负荷预测。应用某热源的实测数据进行了仿真实验,与其他算法的比较表明,该方法相对误差绝对值的平均值为4.33%,比传统SVR降低了10.77%,比小波神经网络降低了5.28%。
-
单位中国能源建设集团山西省电力勘测设计院有限公司; 太原理工大学
