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摘要
支持向量回归(SVR)模型在多联机系统功耗预测稳定性和精度上存在不足,本文引入粒子群优化算法(PSO),对SVR预测模型的惩罚系数和核参数进行最优求解,来改善模型预测性能。在制冷剂充注量为95.75%工况下,对多联机组进行运行实验,并对实验数据进行预处理。基于PSO算法建立PSO-SVR模型,对多联机功耗进行预测,并与SVR模型的预测结果和理论公式计算结果进行比较。结果表明:SVR、PSO-SVR、理论公式计算法总体预测误差分别为1.43%、1.08%和1.57%,均方根误差RMSE分别为105.36、88.79、91.37 W,参数寻优结果为惩罚系数C=1 0000和核参数γ=4.275。粒...
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