| 基于数据挖掘技术的冷水机组与冷却塔模型辨识方法 |
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| 引用本文： | 何磊,雷波,毕海权,王晓亮.基于数据挖掘技术的冷水机组与冷却塔模型辨识方法[J].建筑科学,2015,31(2):92-96. |
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| 作者姓名： | 何磊 雷波 毕海权 王晓亮 |
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| 作者单位： | 西南交通大学机械工程学院,成都,610031 |
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| 基金项目： | “十二五”国家科技支撑计划课题“高原气候适应性节能建筑关键技术研究与示范” |
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| 摘 要： | 本文通过对支持向量机的分析,采用数据挖掘技术建立了冷水机组和冷却塔的支持向量回归机辨识模型;以某公共建筑冷水机组、冷却塔历史运行数据为样本,分析了不同核函数、模型结构参数对辨识精度的影响,确定了适用于冷水机组和冷却塔采用历史运行数据辨识其特性的核函数及归一化方法。结果表明,采用-1,1]规整样本数据能够提高模型辨识精度;冷水机组能耗模型适宜采用多项式核函数,而冷却塔释热量模型适宜采用径向基核函数;冷水机组及冷却塔的SVR辨识模型精度均高于经验模型。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 模型辨识 支持向量回归机 冷水机组 冷却塔 |
Identification Method of Chiller and Cooling Tower Model Based on the Data Mining Technology |
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| HE Lei,LEI Bo,BI Haiquan,WANG Xiaoliang.Identification Method of Chiller and Cooling Tower Model Based on the Data Mining Technology[J].Building Science,2015,31(2):92-96. |
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| Authors: | HE Lei LEI Bo BI Haiquan WANG Xiaoliang |
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| Affiliation: | HE Lei;LEI Bo;BI Haiquan;WANG Xiaoliang;School of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data mining model identification Support Vector Regression(SVR) chiller cooling tower |
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