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樊丽军 《湘潭大学自然科学学报》2016,(1):123-126
针对城市建筑能耗的节约与有效利用,提出一种基于多元线性回归模型(MLRP)的建筑能耗预测与建筑节能分析模型.以天然气和电力为能耗目标,将建筑类型、建筑年代、占地面积和居住人数等参数作为输入特征,利用多元线性回归模型分析出对能耗具有显著性影响的因素,并预测整个区域的能耗.另外,通过该预测模型,可以评估实施改善措施后建筑的节能潜力.实验给出了各种场景下的建筑节能潜力,分析结果表明,提出的预测模型能够精确预测区域能耗. 相似文献
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《黑龙江大学自然科学学报》2018,(6)
个体行为预测能够有效地帮助用户预测最适合自己的运动行为,但在早期的研究中,往往只考虑了个人的历史行为因素和社会相关因素,忽略了用户多样性、动态行为以及隐藏的社会影响,这使目前的个体行为预测问题更加具有挑战性。本文提出了社会受限玻尔兹曼机(Social restricted Boltzmann machine,StRBM)作为一种新的预测模型,该方法将社会影响区分为显性社会影响和隐性社会影响的同时,将时间影响加到了显性社会影响权重上。使用YesiWell数据集以及合成数据集进行了对比实验,验证所提出方法的准确性,证明了提出的StRBM模型比其他基本模型具有更高的预测精度。 相似文献
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一种基于主成分分析的时间序列趋势预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析现有时间序列预测方法的基础上,提出了一种利用主成分分析实现时间序列趋势预测的方法.算例表明,该方法能够具有一定的适用性. 相似文献
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提出一种基于最优样本子集的在线模糊最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM) 混沌时间序列预测方法. 算法选择与预测样本时间上以及欧氏距离最近的样本点构成最优样本子集,并采用" 不敏感函数对其进行模糊化处理,通过模糊LSSVM 训练获得预测模型. 随着时间窗口的滑动,最优样本子
集和预测模型实时更新,模型更新采用分块矩阵方法降低运算复杂度. 实验中对时变Ikeda 序列进行预测,表明所提出的方法与离线和在线LSSVM 相比,训练速度更快,预测精度更高. 相似文献
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为解决受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM)理论对高分辨率图像分类的时间复杂度高的问题,提出了一种基于双向二维主成分分析(two-way 2-dimension principal component analysis,(2D)~2PCA)的RBM图像分类算法.该算法首先应用(2D)~2PCA对待处理图像在X和Z两个方向上进行降维处理,从而提取出图像的主成分,将主成分作为RBM网络可见层的输入数据,应用对比散度算法训练构建玻尔兹曼机网络,达到对图像进行分类的目的.该算法有效解决了RBM处理高分辨率图像时网络训练速度慢,甚至整个网络训练状态无法收敛的问题.通过在Hadoop并行数据处理平台的实验表明:该算法不仅能有效提高处理高分辨率图像的速度,而且具备良好的并行性,在具有4台处理机的并行集群下,其加速比达到了3.13. 相似文献
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针对非平稳非线性时间序列的数据挖掘与预测问题,提出一种基于分层有限状态机的预测方法 .首先,将时间序列构建成有限状态机(FSM)模型,将时间序列的相对序列模式作为状态.然后,构建一种层次模型,通过关联特定模式形成中间状态,并以递归方式对模式进行分组,以此解决长序列造成的过度训练问题.最后,通过梯度下降法结合所有有限状态(FS)预测器的输出,生成最终预测结果 .实验结果表明,该方法能够对时间序列进行有效的规则挖掘,具有较高的预测精度. 相似文献
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针对现有能耗模型对动态工作负载波动具有低敏感性和低精度的问题,该文基于卷积长短期记忆(convolutional long short-term memory, ConvLSTM)神经网络,提出了用于移动边缘计算的服务器智能能耗模型(intelligence server energy consumption model,IECM),用于预测和优化服务器的能量消耗。通过收集服务器运行时间参数,使用熵值法筛选和保留显著影响服务器能耗的参数。基于选定的参数,利用ConvLSTM神经网络训练服务器能耗模型的深度网络。与现有的能耗模型相比,IECM在CPU密集型、I/O密集型、内存密集型和混合型任务上,能够适应服务器工作负载的动态变化,并在能耗预测上具有更好的准确性。 相似文献
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基于小波支持向量机的金融预测 总被引:1,自引:1,他引:0
基于小波分析与支持向量核函数理论构造了一个小波支持向量机(WSVM),用以预测金融时间序列的波动率.与采用高斯核的标准支持向量机相比,由于小波核结合了小波分析的多分辨特性,因此可以更好地逼近任意非线性函数.仿真实验表明,小波支持向量机在股指收益波动率预测中具有较好性能. 相似文献
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基于相似日的神经网络短期负荷预测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
对于受不确定因素影响的短期电力负荷,提出了一种基于相似日的神经网络预测方法。设计了一个规范化的相关因素映射数据表,应用聚类分析方法描述由于相关因素的不同而导致的待预测日与历史日之间的差异程度,选用日特征量相同或相近的历史负荷数据作为神经网络的输入元素进行预测。用该方法选取相似日可以较多的考虑各种因素,因此,具有较高的预测精度。 相似文献
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数据流管理与分析的研究是目前国际数据库领域的一个研究热点,数据流上回归分析是一项非常必要而有意义的工作.结合数据流的特征,研究了时间序列数据流的回归分析与预测技术,以及一元线性回归方程的聚集技术,给出了时间序列数据流上的一元线性回归分析模型.在此基础上,提出了一种数据流上的预测模型.最后,试验分析展示了研究结果能够有效地产生时间序列数据流的回归模型和实现数据流未来数据的预测. 相似文献
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我国建筑能耗的总最逐年上升,在能源消费总最中所占的比例已从上世纪70年代未的10%,上升到近年的27.8%.可见.建筑能耗已成为危及社会可持续发展的一个重大问题,建筑节能已是当前一项极为紧迫的任务.电气能耗是建筑能耗的主要构成之一,控制建筑电气能耗和有效提高能源利用效率是建筑节能的重要因素. 相似文献
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随着我国城市建设的发展,各类现代化建筑不断增多,在这些建筑中广泛采用中央空调系统为人们提供一个舒适的环境.而空调系统不仅占有较大的投资份额,同时也是建筑耗能大户.有关统计资料表明,其空调能耗约占建筑能耗的50%~60%,约占总能耗的15%~25%.空调能耗由三部分组成:冷热源设备能耗、末端设备能耗和辅助设备能耗.其中冷热源设备能耗约占空调能耗的50%~60%.可见,合理设计和选择中央空调系统的冷热源对节能与能源的合理利用意义重大. 相似文献
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针对大型公共建筑能耗数据集成的问题,讨论构建建筑能耗监测系统平台涉及的关键集成技术.首先提出了建筑能耗监测系统的集成框架,然后讨论了能耗数据集成自下而上各个重要环节涉及的实现技术,并应用这些技术实现了某城市能耗监测平台的建设. 相似文献
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准确的负荷预测是电力系统做出合理调度的重要依据.提出基于小波包能量和神经网络理论的短期负荷预测新方法,将负荷序列进行小波包分解,提取小波包能量作为径向基神经网络负荷序列的输入特征量.大量的预测实例分析表明,所提出的预测方法具有稳定性和准确性. 相似文献