Resumen

Desarrollamos un modelo inteligente eficaz para predecir el suministro dinámico de calor de la fuente de calor. Se propuso un método de previsión híbrido basado en algoritmos de regresión de vectores de soporte (SVR) y optimización de enjambre de partículas (PSO). Debido a la interacción de las condiciones meteorológicas y los parámetros de calefacción del sistema de calefacción, es extremadamente difícil pronosticar el suministro de calor dinámico. En primer lugar, se analizaron las correlaciones entre el suministro de calor y los factores de influencia relacionados en el sistema de calefacción mediante el análisis de correlación de la teoría estadística. A continuación, se utilizó el modelo SVR para predecir el suministro dinámico de calor. En el modelo, las variables de entrada se seleccionaron basándose en el análisis de correlación y tres parámetros cruciales, incluyendo el factor de penalización, la gamma del kernel RBF y la función de pérdida insensible, se optimizaron mediante algoritmos PSO. El modelo SVR optimizado se comparó con el SVR básico, el algoritmo genético-SVR optimizado (GA-SVR) y la red neuronal artificial (ANN) mediante seis grupos de datos experimentales de dos fuentes de calor. Los resultados del análisis del coeficiente de correlación revelaron la relación entre los factores de influencia y el suministro de calor previsto y determinaron las variables de entrada. El rendimiento del modelo PSO-SVR es superior al de los otros tres modelos. El método PSO-SVR es estadísticamente robusto y puede aplicarse a sistemas de calefacción prácticos.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Modelo inteligente; suministro dinámico de calor; regresión de vectores de apoyo; optimización de enjambre de partículas; sistema de calefacción; análisis de correlación.
• Keywords:Intelligent model; dynamic heat supply; support vector regression; particle swarm optimization; heating system; correlation analysis