基于PSO-SVM的多參數(shù)條件下供熱負荷預(yù)測研究

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摘  要：熱負荷是智慧供熱系統(tǒng)中的重要參數(shù)，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測負荷需求，并進行精準(zhǔn)調(diào)控是智慧熱網(wǎng)中實現(xiàn)能源節(jié)約和可持續(xù)運行的重要舉措。該文依據(jù)新疆某換熱公司2023年度供熱數(shù)據(jù)，選取關(guān)聯(lián)度高的氣象、參數(shù)特征量作為輸入，構(gòu)建基于PSO-SVM算法的區(qū)域供熱模型，同時為驗證該模型的預(yù)測精度，將所提出的PSO-SVM算法模型與基于SVM模型、極限學(xué)習(xí)機ELM模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測方法開展對比實驗，并采用3種評價函數(shù)驗證。（剩余5042字）