【摘 要】
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为了提高能源消费预测的精度,提出一种基于高斯过程回归结合的混合能源消费预测模型.首先运用粒子群优化算法优化高斯过程中协方差函数的两个参数,得到相对优化的参数初始值;
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为了提高能源消费预测的精度,提出一种基于高斯过程回归结合的混合能源消费预测模型.首先运用粒子群优化算法优化高斯过程中协方差函数的两个参数,得到相对优化的参数初始值;其次运用GPR模型对能源消费时间序列进行训练,同时在贝叶斯框架下,再次优化协方差函数中的参数;最后利用训练好的GPR模型对能源消费时间序列进行预测,并与自回归积分滑动平均模型和指数平滑模型进行对比分析.研究结果表明,基于PSO-GPR的能源消费预测模型具有很好的稳定性,预测精度较高,具有很强的应用价值.
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