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| 基于交叉验证支持向量回归的供热负荷预测 | |
| 引用本文： | 张佼,田琦,王美萍.基于交叉验证支持向量回归的供热负荷预测[J].中北大学学报,2014(5):565-570. |
| 作者姓名： | 张佼 田琦 王美萍 |
| 作者单位： | 太原理工大学环境科学与工程学院 |
| 基金项目： | 国家科技支撑计划项目(2012BAJ04B02) |
| 摘 要： | 支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)在供热负荷预测中得到了一些研究,然而模型的拟合度和泛化能力依赖于其相关参数的选取,需要足够的先验信息,寻优过程存在难度.针对上述情况,提出采用交叉验证(Cross Validation,CV)的思想对其中的重要参数(惩罚因子C和RBF核函数参数γ)进行网格划分,在训练集中自动寻找最佳参数,从而得到最佳的训练模型,并用该模型对测试集进行回归预测.以某热源数据进行了实验研究,结果表明:该方法能够快速建立预测模型,有效地预测供热负荷,具有较高的拟合度和较强的泛化能力. |
| 关 键 词： | 支持向量回归 交叉验证 参数优选 热负荷预测 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |