节能2023，Vol.42Issue(6)：29-33,5.DOI:10.3969/j.issn.1004-7948.2023.06.009
基于支持向量机及粒子群算法的空调负荷预测方法研究及应用
Research and application on forecasting methods of air conditioning load based on both the support vector machine and particle swarm optimization
摘要
关键词
支持向量机/粒子群算法/负荷预测/暖通空调/建筑能耗/预测模型Key words
support vector machine/particle swarm optimization/load forecasting/heating ventilation and air conditioning/building energy consumption/prediction model分类
建筑与水利引用本文复制引用
马雪晴,吴建华,高鹏,文澜,张文科,张志强,王科荀..基于支持向量机及粒子群算法的空调负荷预测方法研究及应用[J].节能,2023,42(6):29-33,5.基金项目
山东省自然科学基金面上项目"清洁能源新型应用的传热机理及技术特性研究"(项目编号:ZR2022ME079) （项目编号:ZR2022ME079）
