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通过分析影响热网负荷变化的各种因素,对热负荷数据进行预处理,运用小波包变换对负荷序列进行分解,对各子序列分别建立支持向量回归预测模型,最后通过序列重构,得出预测结果。仿真结果表明,该方法比传统BP神经网络和未作小波包分解的支持向量回归法具有更高的预测精度。
基于支持向量回归和小波包的供热负荷预测
【摘 要】
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通过分析影响热网负荷变化的各种因素,对热负荷数据进行预处理,运用小波包变换对负荷序列进行分解,对各子序列分别建立支持向量回归预测模型,最后通过序列重构,得出预测结果
【机 构】
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沈阳建筑大学; 沈阳建筑大学; 沈阳辰宇建筑有限责任公司;
【出 处】
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暖通空调
【发表日期】
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2007年02期
【基金项目】
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建设部研究开发项目(编号:06K963)
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