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文件名称：基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型 (2015年)
文件大小：4.93MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-24 05:49:04
自然科学 论文
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