CAJ | 학술논문

针对大型公共建筑能耗预测问题，本文分析了其能耗影响因素的关联度，在此基础上，提出了一种基于粒子群优化-支持向量机(ParticleSwarmOptimization-SupportVectorMachine,PSO-SVM）的能耗复合预测方法。该方法运用粒子群优化算法对支持向量机训练过程中的参数进行寻优，最终得到准确的、优化的能耗预测模型。通过实例验证，该方法能实现大型公共建筑能耗的准确预测，为其定额用能、能源的优化调度提供科学的理论依据。
침대대형공공건축능모예측문제，본문분석료기능모영향인소적관련도，재차기출상，제출료일충기우입자군우화-지지향량궤(ParticleSwarmOptimization-SupportVectorMachine,PSO-SVM）적능모복합예측방법。해방법운용입자군우화산법대지지향량궤훈련과정중적삼수진행심우，최종득도준학적、우화적능모예측모형。통과실례험증，해방법능실현대형공공건축능모적준학예측，위기정액용능、능원적우화조도제공과학적이론의거。