【摘 要】
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由于建筑负荷时间序列固有的复杂性和不规则性等原因,建筑负荷预测仍然是一项艰巨的任务。为了准确的预测建筑负荷,本文提出了GA-BP模型进行负荷预测。该方法使用遗传算法对B
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由于建筑负荷时间序列固有的复杂性和不规则性等原因,建筑负荷预测仍然是一项艰巨的任务。为了准确的预测建筑负荷,本文提出了GA-BP模型进行负荷预测。该方法使用遗传算法对BP神经网络的初值和阈值进行优化,从而避免因为权值和阈值的选用不当影响预测结果。实验结果表明,BP和GA-BP模型的MAE分别为1813.956和1082.47,提高了算法的准确性,所提出的模型可以有效地预测建筑负荷。
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