基于PSO-LSSVM的建筑周围气象参数超短期预测

发布时间：2017-10-15 19:32

  本文关键词：基于PSO-LSSVM的建筑周围气象参数超短期预测

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【摘要】：建筑周围气象参数的不确定性和持续波动性,为建筑系统动态负荷预测及实时优化控制带来困难。文章以最小二乘支持向量机(LSSVM)作为预测算法,运用粒子群优化算法(PSO)优化LSSVM模型参数,建立基于历史信息的多输入多输出(MIMO)建筑周围气象参数预测模型,对影响建筑负荷的室外温度、湿度及风速进行超短期预测。结果表明:PSO算法可对模型参数进行优化,基于PSO-LSSVM算法构建的建筑周围气象参数超短期预测模型能够实现未来140 min气象参数的预测,为建筑供能和用能系统动态优化运行提供数据。
【作者单位】： 山东建筑大学信息与电气工程学院山东省智能建筑技术重点实验室;山东建筑大学热能工程学院可再生能源建筑利用技术省部共建教育部重点实验室;
【关键词】： 粒子群 最小二乘支持向量机 建筑周围气象参数 超短期预测
【基金】：国家自然科学基金项目(61374187);国家自然科学基金项目(61004005);国家自然科学基金项目(61074070)
【分类号】：TU119;TP18
【正文快照】： 0引言建筑热环境冷/热负荷计算的准确性直接影响到空调系统、供热系统以及规模化开发应用的分布式能源等建筑供能/用能系统的优化运行。我国建筑能耗总量不断提高,而建筑环境设备优化操作和管理可实现20%~30%的能源节约[1-2]。因此,通过分析建筑热环境,科学合理预测建筑负荷,

【参考文献】

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本文编号：1038209