【摘 要】
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针对机器学习模型在住宅能耗预测领域的应用进行研究。首先在能耗数据集中对住宅能耗的影响因素进行分析,NSM(当前时刻距离当天零时的秒数)与家电能耗的相关性最强,相关系数
【基金项目】
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国家自然科学基金(51576074),空调设备及系统运行节能重点实验室开放基金(SKLACKF201606).
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针对机器学习模型在住宅能耗预测领域的应用进行研究。首先在能耗数据集中对住宅能耗的影响因素进行分析,NSM(当前时刻距离当天零时的秒数)与家电能耗的相关性最强,相关系数为0.22,其次是照明能耗,相关系数为0.21。其次提出并讨论4种家电能耗的数据驱动预测模型:支持向量机、BP神经网络、随机森林和梯度提升机。其中,基于集成学习方法的2个模型--随机森林和梯度提升机是表现性能最好的模型,梯度提升机能耗预测模型在训练集中有最小的均方根误差RMSE(9.99),随机森林能耗预测模型在测试集中有最小的均方根误差RM
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