| 基于PSO-LSSVM的建筑周围气象参数超短期预测 |
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| 引用本文： | 段培永,赵艳玲,李慧,刘桂云,冯鑫. 基于PSO-LSSVM的建筑周围气象参数超短期预测[J]. 山东建筑大学学报, 2014, 0(5) |
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| 作者姓名： | 段培永 赵艳玲 李慧 刘桂云 冯鑫 |
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| 作者单位： | 1. 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 济南,250101
2. 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,山东 济南,250101 |
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| 基金项目： | 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 |
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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。
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| 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 |
The ultra-short term forecasting of weather parameters around building based on PSO-LSSVM |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization(PSO) least squares support vector machine(LS-SVM) weather parameters around buildings ultra-short term forecast |
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