【摘 要】
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基于数据驱动的负荷预测模型在既有建筑运行阶段的准确性和可靠性受到人们越来越广泛的认可。特别是支持向量回归机(SVR)算法,基于统计学习理论和结构风险最小化原则克服了小
【基金项目】
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上海市科学技术委员会科研项目“建筑环控系统智能感知与数字孪生平台研究与开发”(18DZ1202703)
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基于数据驱动的负荷预测模型在既有建筑运行阶段的准确性和可靠性受到人们越来越广泛的认可。特别是支持向量回归机(SVR)算法,基于统计学习理论和结构风险最小化原则克服了小样本学习困难、维数灾难等缺陷,在准确有效地解决复杂工程问题方面展现出巨大潜力,越来越深入地应用于暖通空调负荷预测领域。但在实际建模过程中,SVR算法对应的输入参数及算法本身的固有参数和核函数参数的选取,也会对模型最终性能产生显著影响。在现有建筑负荷预测模型的研究中,针对建模过程中参数优化的研究较少。主要研究SVR负荷预测模型参数的优化,将统计
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