基于粗糙集和PSO-Elman的商业建筑空调冷负荷预测

作者：李宗霖; 雷蕾^*; 郭雪松

来源：流体机械, 2023, 51(06): 53-59.

• 商业建筑空调
• 冷负荷
• 粗糙集
• PSO-Elman神经网络
• 预测模型

为了精确预测商业建筑空调的冷负荷，建立基于粗糙集和PSO-Elman神经网络的预测模型。首先利用粗糙集对空调冷负荷的影响因子进行属性约简，然后应用粒子群算法优化Elman神经网络的权值和阈值，建立PSO-Elman商业建筑空调冷负荷的预测模型。采集桂林某商业建筑的空调数据和气象参数验证PSO-Elman预测模型的预测性能，并将该模型的预测结果与Elman预测模型的预测结果进行对比分析。研究结果表明，PSO-Elman预测模型的预测精度高于Elman预测模型，PSO-Elman预测模型预测结果的平均绝对相对误差、均方根相对误差、均方根误差和平均绝对误差分别为4.87%,6.15%,423.71和335.86，与Elman预测模型的预测结果相比，这些误差参数分别降低了2.46%,2.46%,169.65和156.57。由此可知，PSO-Elman预测模型能够精确有效地预测商业建筑空调的冷负荷。

• 单位
  浙江理工大学; 桂林电子科技大学