暖通空调
暖通空調
난통공조
HEATING,VENTILATING & AIR CONDITIONING
2008年
1期
14-18,120
,共6页
李琼%孟庆林%吉野博%持田灯
李瓊%孟慶林%吉野博%持田燈
리경%맹경림%길야박%지전등
空调负荷%预测%支持向量机%BP神经网络
空調負荷%預測%支持嚮量機%BP神經網絡
공조부하%예측%지지향량궤%BP신경망락
建立了基于支持向量机(SVM)理论的建筑物空调负荷预测模型.对广州地区某办公楼夏季不同月份的逐时空调负荷,分别用SVM模型和BP神经网络模型进行了训练和预测.仿真结果表明,SVM模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力,是建筑物空调负荷预测的一种有效方法.
建立瞭基于支持嚮量機(SVM)理論的建築物空調負荷預測模型.對廣州地區某辦公樓夏季不同月份的逐時空調負荷,分彆用SVM模型和BP神經網絡模型進行瞭訓練和預測.倣真結果錶明,SVM模型具有更高的預測精度和更好的汎化能力,是建築物空調負荷預測的一種有效方法.
건립료기우지지향량궤(SVM)이론적건축물공조부하예측모형.대엄주지구모판공루하계불동월빈적축시공조부하,분별용SVM모형화BP신경망락모형진행료훈련화예측.방진결과표명,SVM모형구유경고적예측정도화경호적범화능력,시건축물공조부하예측적일충유효방법.
