【摘 要】
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为提高供热负荷预测精度,在传统支持向量机回归(SVMR)基础上,通过网格搜索(GS)及遗传算法(GA)对惩罚参数C和核函数(径向基函数)参数γ两个重要参数寻找最优参数组合,由此得到最佳预测模型,并采用均方误差、平均绝对误差和判定系数R23种方法对SVMR、网格搜索-K折交叉验证-SVMR(GS-KCV-SVMR)和遗传算法-K折交叉验证-SVMR(GA-KCV-SVMR)3种预测模型进行评价.结果 表明,GA-KCV-SVMR模型更能有效地预测供热负荷,其R2值为0.96,优于SVMR和GS-KCV-SV
【机 构】
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吉林建筑大学市政与环境工程学院,长春130118;吉林省宇光热电有限公司,长春130000
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为提高供热负荷预测精度,在传统支持向量机回归(SVMR)基础上,通过网格搜索(GS)及遗传算法(GA)对惩罚参数C和核函数(径向基函数)参数γ两个重要参数寻找最优参数组合,由此得到最佳预测模型,并采用均方误差、平均绝对误差和判定系数R23种方法对SVMR、网格搜索-K折交叉验证-SVMR(GS-KCV-SVMR)和遗传算法-K折交叉验证-SVMR(GA-KCV-SVMR)3种预测模型进行评价.结果 表明,GA-KCV-SVMR模型更能有效地预测供热负荷,其R2值为0.96,优于SVMR和GS-KCV-SVMR两种模型,可为工程实践提供参考.
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