基于支持向量回归机的中央空调负荷预测模型

摘要：

由于中央空调系统的时滞性、时变性、非线性和大惰性等特性，使得当前采用的中央空调负荷预测算法精度并不高，本文在江阴某楼宇空调系统节能改造项目的基础上，从中央空调系统的组成和特性出发，提出了基于支持向量回归机（Support Vector Regression SVR）理论的中央空调负荷预测模型。对项目楼宇历史负荷数据进行分析，分别采用SVR负荷预测模型和BP神经网络负荷预测模型进行了训练和预测。预测结果表明：基于SVR负荷预测模型较BP神经网络负荷预测模型精度更高，具有较强的实用性和可行性。

关键词：中央空调、负荷预测、支持向量回归机、BP神经网络

所属期刊栏目：43

分类号：TB9(计量学)

在线出版日期：2016-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：35-38