几种集中供热负荷预测模型对比
摘要：为了精确地预测供热负荷, 在预测模型中增加了室内温度影响因子, 并采用多元线性回归 (MLR) 、BP神经网络和基于网格搜索优化支持向量机回归 (GS-SVR) 的方法, 对未来7 d的供热负荷进行了预测。研究结果表明, GS-SVR预测模型的精度最高, 其预测精度明显优于MLR和BP神经网络, 可用于指导工程实践。
关键词：集中供热 热负荷预测 多元线性回归 BP神经网络 支持向量机回归
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