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提出基于加权残差聚类的建筑负荷预测区间估计方法,旨在对建筑负荷预测模型的不确定性进行定量评估. 使用Shapley additive explanations方法量化负荷预测模型的每个输入对输出的贡献程度. 基于得到的贡献程度对模型输入进行加权聚类,获得不同聚类簇中的模型历史残差分布. 根据不同聚类簇中的残差分布估计模型的预测区间. 在深圳某办公建筑1 a的冷负荷数据集上进行验证. 结果表明,与传统不对输入进行加权的方法相比,该方法可以显著提高预测区间的估计精度. 期望得到的预测区间与该方法得到的预测区间的平均覆盖误差为1.87%,而传统方法的平均覆盖误差为2.27%. 该方法可以用于估计任何数据驱动的建筑负荷预测模型的不确定性,从而为优化控制和故障诊断提供更可靠的负荷预测模型. 相似文献
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刘永政隋晓锋毛志平徐红张琳萍钟毅 《印染》2017,(3):1-5
以微晶纤维素粉、六亚甲基二异氰酸酯和乙二胺为原料,用盐酸水解法成功制备了纤维素纳米晶,并将其作为颗粒稳定剂形成稳定的Pickering乳液。通过Pickering乳液体系和界面聚合成功制备了分散染料微胶囊,并将其用于涤纶织物的高温高压染色。结果表明,微胶囊染色布样的干湿摩擦牢度和耐皂洗牢度都相当于或者略高于商品分散染料染色布样,而且其染色后的废水污染程度远远低于商品分散染料,实现了分散染料绿色环保的无污染清洁染色。 相似文献
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