【摘 要】
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针对办公建筑已有的能耗预测方法中未能考虑到能耗数据的混沌变化特性,提出了一种基于混沌时间序列的办公建筑运行能耗预测方法。对研究对象的时间序列进行相空间重构,判断其具备混沌特性,建立混沌理论和支持向量回归的组合模型进行训练,采用Markov链消除组合模型由于参数传递产生的累积误差,得到最终预测结果。为了验证算法的有效性,以西安某办公建筑的能耗监测数据为例进行实例分析,并与非线性自回归神经网络、支持向量回归等其他预测方法进行对比。实验结果表明,经过Markov修正后的混沌时间序列组合模型预测精度显著提高,预测
【机 构】
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西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院
【基金项目】
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安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室开放课题资助项目(Z20190383),碑林区应用技术研发类资助项目(GX1903)。
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针对办公建筑已有的能耗预测方法中未能考虑到能耗数据的混沌变化特性,提出了一种基于混沌时间序列的办公建筑运行能耗预测方法。对研究对象的时间序列进行相空间重构,判断其具备混沌特性,建立混沌理论和支持向量回归的组合模型进行训练,采用Markov链消除组合模型由于参数传递产生的累积误差,得到最终预测结果。为了验证算法的有效性,以西安某办公建筑的能耗监测数据为例进行实例分析,并与非线性自回归神经网络、支持向量回归等其他预测方法进行对比。实验结果表明,经过Markov修正后的混沌时间序列组合模型预测精度显著提高,预测
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