【摘 要】
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供热预测对实现供热节能有重要意义,然而由于供热系统具有非线性、复杂性和大时滞性等特点,预测存在一定难度,为了解决供热预测中的时延建模、求解和温度预测问题,基于供热系
【基金项目】
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辽宁省科学技术计划(2014104011)
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供热预测对实现供热节能有重要意义,然而由于供热系统具有非线性、复杂性和大时滞性等特点,预测存在一定难度,为了解决供热预测中的时延建模、求解和温度预测问题,基于供热系统的传热物理规律建立优化模型,提出最小二乘意义上的时延求解剪枝算法,并进行温度预测。将供热系统的时延考虑在内的模型符合热传递的物理规律,剪枝降低了时延求解的计算复杂度。通过仿真实验对比与分析证明,与梯度下降最小二乘回归、支持向量机、最小二乘支持向量机和BP神经网络等模型相比,本模型具有较低的平均相对误差和均方误差,且模型简单,计算便捷。
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