摘要
建筑系统是一个滞后系统,对下一时刻室内温度的预测可以指导楼宇阀门的开关,从而在保证用户热舒适性的同时节约能源。但是,建筑室内温度受室外气象因素、历史温度等多种非线性因素的影响,机理建模困难。针对以上问题,先确定输入、输出样本,建立支持向量机模型;然后采用粒子群优化(PSO)算法对SVM的核参数和惩罚因子进行动态寻优,建立PSO-SVM预测模型;最后,在MATLAB实验平台上进行仿真实验。实验结果表明,经过粒子群优化的支持向量机预测模型的精度提高至0.6%,可以准确指导楼宇阀门的开关。
出处
《科技与创新》
2017年第18期14-15,18,共3页
Science and Technology & Innovation
基金
大连市科技计划项目(2014E11SF059)
中央高校基本科研业务费专项资金资助
