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mRMR和PSO算法对神经网络预测模型优化效果
1
作者
杜润琪
于丹
+1 位作者
刘益民
岑悦
《煤气与热力》
2024年第1期6-9,34,共5页
提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、PSO-mRMR-BP神经网络预测模型)的预...
提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、PSO-mRMR-BP神经网络预测模型)的预测效果。在3种神经网络预测模型中,BP神经网络预测模型的预测效果最差,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果最佳。与BP神经网络预测模型相比,经过mRMR算法对输入变量进行筛选以及PSO算法对初始参数进行优化,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果显著提高。
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关键词
供热负荷
预测
BP神经网络
mRMR算法
PSO算法
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职称材料
题名
mRMR和PSO算法对神经网络预测模型优化效果
1
作者
杜润琪
于丹
刘益民
岑悦
机构
北京建筑大学
中国建筑科学研究院有限公司
出处
《煤气与热力》
2024年第1期6-9,34,共5页
文摘
提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、PSO-mRMR-BP神经网络预测模型)的预测效果。在3种神经网络预测模型中,BP神经网络预测模型的预测效果最差,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果最佳。与BP神经网络预测模型相比,经过mRMR算法对输入变量进行筛选以及PSO算法对初始参数进行优化,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果显著提高。
关键词
供热负荷
预测
BP神经网络
mRMR算法
PSO算法
Keywords
heating load
prediction
BP neural network
mRMR algorithm
PSO algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
mRMR和PSO算法对神经网络预测模型优化效果
杜润琪
于丹
刘益民
岑悦
《煤气与热力》
2024
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