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基于SVR模型的建筑空调系统能耗预测方法
被引量:
2
1
作者
丁伟翔
倪岳通
张莺
《建筑热能通风空调》
2020年第8期64-67,共4页
本文阐述了支持向量回归SVR模型的搭建方法,针对一栋虚拟的三维办公建筑,采用能耗模拟的方式获取空调系统能耗作为训练集,并通过模型参数的设置及6个特征数的选取等一系列步骤建立了SVR能源预测模型,最后通过测试集对该模型的性能进行...
本文阐述了支持向量回归SVR模型的搭建方法,针对一栋虚拟的三维办公建筑,采用能耗模拟的方式获取空调系统能耗作为训练集,并通过模型参数的设置及6个特征数的选取等一系列步骤建立了SVR能源预测模型,最后通过测试集对该模型的性能进行了评价。结果表明,经数据样本训练后所获得模型的预测值与真实值之间的方均误差MSE为0.015,该SVR模型的预测精度达到合格要求,可以用来指导预测未来能耗,为建筑节能领域提供了方法与参考。
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关键词
支持向量回归
数据挖掘
空调系统
能耗预测
数据分析
方均误差
下载PDF
职称材料
题名
基于SVR模型的建筑空调系统能耗预测方法
被引量:
2
1
作者
丁伟翔
倪岳通
张莺
机构
浙江正泰能效科技有限公司
出处
《建筑热能通风空调》
2020年第8期64-67,共4页
文摘
本文阐述了支持向量回归SVR模型的搭建方法,针对一栋虚拟的三维办公建筑,采用能耗模拟的方式获取空调系统能耗作为训练集,并通过模型参数的设置及6个特征数的选取等一系列步骤建立了SVR能源预测模型,最后通过测试集对该模型的性能进行了评价。结果表明,经数据样本训练后所获得模型的预测值与真实值之间的方均误差MSE为0.015,该SVR模型的预测精度达到合格要求,可以用来指导预测未来能耗,为建筑节能领域提供了方法与参考。
关键词
支持向量回归
数据挖掘
空调系统
能耗预测
数据分析
方均误差
Keywords
support vector regression
data mining
air-conditioning system
energy prediction
data analysis
mean square error
分类号
TU83 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
TU111.195 [建筑科学—建筑理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVR模型的建筑空调系统能耗预测方法
丁伟翔
倪岳通
张莺
《建筑热能通风空调》
2020
2
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引证文献
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