重庆市土木建筑学会

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基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型

关键词:建筑能耗;预测;核主元分析;支持向量机

基金项目:国家自然科学基金(6080402、61374133);高校博士点专项科研基金(20133314120004)

作者单位

赵超福州大学 节能技术研究中心,福州 350108

戴坤成福州大学 节能技术研究中心,福州 350108

王贵评福州大学 节能技术研究中心,福州 350108

摘要

为降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响,建立了一种基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化模型结构;进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型,同时结合一种新型混沌粒子群-模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与WLSSVM、LSSVM及RBFNN模型相比,实验结果表明,KPCA-WLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。

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