基于数据挖掘算法的地铁站内温度时序预测方法

提出了基于数据挖掘算法的地铁站内环境温度时序预测的方法.分别建立了支持向量数据(SVR)、BP神经网络(BPNN)、决策树CART三种预测模型,对比了一般的输入-输出建模方法与基于时间时间延迟方法的预测结果,以及不同时间延迟下三种数据挖掘模型的预测结果.结果表明:基于时间序列的预测模型效果比一般的输入-输出模型效果更好;当时间延迟为1时,三种模型的预测精度相对较高,且在此条件下,模型的预测效率也最高;基于SVR的时间序列预测模型精度比BPNN和CART更高.