【摘 要】
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航站楼等公共交通建筑中,客流特征是影响实际负荷需求的重要因素.本文以某航站楼的历史运行数据为基础,建立了基于随机森林的负荷预测模型,对时间、室外气象参数、客流统计数据进一步拆解得到24 h特征、星期特征、逗留人数、室外空气焓值,结合历史负荷预测空调负荷,并对不同特征组合下的模型性能进行对比.结果 表明:引入逗留人数、前1h内的历史负荷、室外空气焓值作为输入特征对于负荷预测模型的性能有显著提升.在选择恰当的输入特征前提下,随着输入特征维度增加,随机森林模型的训练效率更高,对空调负荷的预测性能更好.
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航站楼等公共交通建筑中,客流特征是影响实际负荷需求的重要因素.本文以某航站楼的历史运行数据为基础,建立了基于随机森林的负荷预测模型,对时间、室外气象参数、客流统计数据进一步拆解得到24 h特征、星期特征、逗留人数、室外空气焓值,结合历史负荷预测空调负荷,并对不同特征组合下的模型性能进行对比.结果 表明:引入逗留人数、前1h内的历史负荷、室外空气焓值作为输入特征对于负荷预测模型的性能有显著提升.在选择恰当的输入特征前提下,随着输入特征维度增加,随机森林模型的训练效率更高,对空调负荷的预测性能更好.
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