几种集中供热负荷预测模型对比

摘要：

为了精确地预测供热负荷,在预测模型中增加了室内温度影响因子,并采用多元线性回归(MLR)、BP神经网络和基于网格搜索优化支持向量机回归(GS-SVR)的方法,对未来7d的供热负荷进行了预测.研究结果表明,GS-SVR预测模型的精度最高,其预测精度明显优于MLR和BP神经网络,可用于指导工程实践.

关键词：集中供热、热负荷预测、多元线性回归、BP神经网络、支持向量机回归

所属期刊栏目：49

资助基金：“十三五”国家重点研发计划“既有公共建筑综合性能提升与改造关键技术”2016YFC070070702

在线出版日期：2019-03-20（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：96-99