MIV-PSO-BP神经网络用户热负荷预测OA
提出利用MIV-PSO-BP神经网络预测用户热负荷。MIV-PSO-BP神经网络基于BP神经网络,利用PSO算法优化神经网络初始参数,采取MIV算法筛选与输出变量相关程度最大的输入变量。以绝对误差、均方根误差作为指标,评价MIV-PSO-BP神经网络的预测效果。结合箱线图,比较BP神经网络、MIV-PSO-BP神经网络的预测相对误差分散程度与异常点数量。与BP神经网络相比,MIV-PSO-BP神经网络的预测效果更理想。由BP神经网络、MIV-PS…查看全部>>
王新雨;于丹;刘益民;崔治国;岑悦
北京建筑大学,北京100044北京建筑大学,北京100044中国建筑科学研究院有限公司,北京100013中国建筑科学研究院有限公司,北京100013中国建筑科学研究院有限公司,北京100013
信息技术与安全科学
热负荷预测BP神经网络MIV-PSO-BP神经网络
《煤气与热力》 2022 (2)
P.V0001-V0003,V0010,4
评论