公开(公告)号：CN119168157B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411416636.4

申请日：2024-10-11

Applicant: 南通大学

Inventor： 商亮亮 ,  房瑞 ,  荆英姿 ,  刘杰 ,  赵凡一 ,  张宇超 ,  杨柳

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/006 ,  G06N3/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/084 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提供了一种基于改进霸王龙优化神经网络的冷水机组负荷预测方法，属于冷水机组负荷预测技术领域。解决了公共建筑冷水机组负荷预测精度不高的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：对冷水机组历史数据进行数据降噪处理，并划分数据集；S2：使用主成分分析法PCA筛选出影响冷水机组负荷的主要成分，并对数据进行降维处理；S3：归一化处理降维后的数据，确定BP模型结构；S4：集成多种改进策略对霸王龙优化算法TROA进行改进，得到改进霸王龙优化算法ITROA；S5：使用ITROA对BP模型的权重和阈值进行寻优，经训练得到ITROA‑BP预测模型。本发明的有益效果为：本发明实现对建筑中冷水机组负荷的精准预测。

公开(公告)号：CN119168157A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411416636.4

申请日：2024-10-11

Applicant: 南通大学

Inventor： 商亮亮 ,  房瑞 ,  荆英姿 ,  刘杰 ,  赵凡一 ,  张宇超 ,  杨柳

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/006 ,  G06N3/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/084 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提供了一种基于改进霸王龙优化神经网络的冷水机组负荷预测方法，属于冷水机组负荷预测技术领域。解决了公共建筑冷水机组负荷预测精度不高的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：对冷水机组历史数据进行数据降噪处理，并划分数据集；S2：使用主成分分析法PCA筛选出影响冷水机组负荷的主要成分，并对数据进行降维处理；S3：归一化处理降维后的数据，确定BP模型结构；S4：集成多种改进策略对霸王龙优化算法TROA进行改进，得到改进霸王龙优化算法ITROA；S5：使用ITROA对BP模型的权重和阈值进行寻优，经训练得到ITROA‑BP预测模型。本发明的有益效果为：本发明实现对建筑中冷水机组负荷的精准预测。