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基于划分工作方式的中央空调达标时间预测

         

摘要

为了同时满足中央空调温湿度控制工艺要求和企业节能降耗要求,解决中央空调达标时间预测问题,提出了一种在划分空调工作方式基础上的组合预测模型.在加温加湿工作方式下,采用随机森林算法构建分类预测模型,用深度特征提取后的高级特征作为模型输入,解决了小样本分类预测的过拟合问题.为进一步降低算法时间复杂度,利用改进粒子群方法对模型参数寻优.在降温除湿工作方式下,使用K近邻算法动态划分类别区间,并利用密度峰值改进SMOTE算法解决类别不平衡问题,采用极限梯度提升算法构建分类模型.考虑到空调延迟开启或提前开启对企业效益造成的损失不同,采用多角度综合评价方法对模型进行评估.通过与支持向量机(现用模型)等多种预测模型的对比实验,验证了组合模型的有效性和实用性.实验表明组合模型平均绝对误差为3.2 min,与现用模型相比,组合模型折标能耗降低了14.71%.

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