基于数据挖掘的冷水机组能耗预测
摘要：为了充分利用能源站冷水机组实际运行数据, 提高能耗预测准确率, 提出了一种基于数据挖掘算法的冷水机组能耗预测模型。该模型包含3个主要步骤:数据预处理、模型建立及分析、结果表述。在模型选择上, 利用支持向量机、径向基函数神经网络及决策树3种算法建模并对比分析。结果表明:基于数据挖掘的能耗预测模型有较好的实用性与可靠性;相比其他2种模型, 径向基函数神经网络模型的均方根误差值平均降低了0.661, 相关系数达到0.999, 即径向基函数神经网络的能耗预测准确率最高, 建模效果最佳。
关键词：冷水机组 能耗预测 数据挖掘 支持向量机 径向基函数 神经网络 决策树
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