基于PCA-BP算法的智慧建筑空调能耗预测

范磊

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基于PCA-BP算法的智慧建筑空调能耗预测

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近年来,智慧建筑的空调能耗越来越重视向节能化发展.受气象参数和建筑参数等多种环境因素影响导致传统的SVM、Tree、Linear Regression、BP神经网络等算法不能准确的预测空调能耗,提出一种基于PCA(principal Component Analysis)-BP(Back Propagation)神经网络的融合算法来能耗预测.通过模型仿真试验,得出PCA-BP融合算法空调能耗预测的误差均方根为0.0056kWh,预测准确度较传统BP神经网络算法提高了45.4％.

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来源
《科技创新与应用》 |2021年第7期|60-6164|共3页
作者
范磊;
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作者单位

上海电力大学电子与信息工程学院上海 200090;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
BP神经网络; PCA-BP融合算法; 能耗预测; 节能;

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