| 基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型 |
| |
| 引用本文： | 赵超,戴坤成,王贵评. 基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型[J]. 重庆建筑大学学报, 2015, 37(5): 109-115 |
| |
| 作者姓名： | 赵超 戴坤成 王贵评 |
| |
| 作者单位： | 福州大学 节能技术研究中心，福州 350108,福州大学 节能技术研究中心，福州 350108,福州大学 节能技术研究中心，福州 350108 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(6080402、61374133)；高校博士点专项科研基金(20133314120004) |
| |
| 摘 要： | 为降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响，建立了一种基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩，消除变量之间的相关性，简化模型结构；进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型，同时结合一种新型混沌粒子群-模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化，以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中，并与WLSSVM、LSSVM及RBFNN模型相比，实验结果表明，KPCA-WLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。
|
| 关 键 词： | 建筑能耗；预测；核主元分析；支持向量机 |
| 收稿时间： | 2015-06-16 |
A prediction model for energy consumption of building based on KPCA-WLSSVM |
| |
| Zhao Chao,Dai Kuncheng and Wang Guiping. A prediction model for energy consumption of building based on KPCA-WLSSVM[J]. Journal of Chongqing Jianzhu University, 2015, 37(5): 109-115 |
| |
| Authors: | Zhao Chao Dai Kuncheng Wang Guiping |
| |
| Affiliation: | Research Center of Energy Saving Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350108, P. R. China,Research Center of Energy Saving Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350108, P. R. China and Research Center of Energy Saving Technology, Fuzhou University, Fuzhou 350108, P. R. China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | energy consumption of building forecasting kernel principal component analysis support vector machines |
|
| 点击此处可从《重庆建筑大学学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《重庆建筑大学学报》下载全文 |
