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公开(公告)号：CN110610275A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910883706.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于ACQPSO-ELM的变风量空调负荷预测方法及系统，首先对空调能耗样本数据进行归一化处理；然后建立ELM模型并利用ACQPSO算法优化ELM的隐含层节点个数，利用归一化后的样本数据训练优化后的ELM模型；然后采用优化后的ELM模型对新的样本数据进行预测；最后对预测的结果进行反归一化处理，得到最终的空调负荷预测结果。本发明可有效的应用于空调负荷预测，具有良好的预测精度和鲁棒性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110619176A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910881446.2
申请日：2019-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DBN-RLSSVM的航煤闪点预测方法，包括以下步骤：步骤S1:采集航煤闪点的测量数据，并进行预处理得到训练样本；步骤S2：对训练样本进行DBN特征提取，得到训练样本的特征向量；步骤S3:构建RLSSVM模型；步骤S4:采用GWO算法优化参数摆动因子C和核参数σ,得到DBN-RLSSVM软测量预测模型；步骤S5:将待测分馏装置的历史航煤闪点测量数据经过预处理和DBN特征提取后，输入DBN-RLSSVM软测量预测模型，得到预测航煤闪点数据。本发明采用DBN网络，通过逐层特征变换和抽取，能够提取更深刻的特征信息，克服了PCA和PLS无法提取非线性特征信息的不足，从而使得DBN-RLSSVM模型具有较高的预测精度，能够满足航煤闪点的软测量要求。
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公开(公告)号：CN110610274A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910883690.2
申请日：2019-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种建筑能耗预测方法及系统，首先对能耗的各影响因素提取特征值；接着求历史日与预测日建筑能耗相似度，选取建筑能耗相似度最高的历史日作为相似日；然后将选取的相似日建筑能耗数据进行小波分解，得到其低频序列和高频序列；然后对低频序列采用LSSVM-GSA进行模拟，对高频序列采用均方加权方法处理；最后基于低频序列和高频序列的处理结果进行小波重构，小波重构所得结果即为预测日的建筑能耗预测值。本发明可有效的应用于建筑能耗预测，具有良好的预测精度和鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN110610275B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201910883706.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于ACQPSO‑ELM的变风量空调负荷预测方法及系统，首先对空调能耗样本数据进行归一化处理；然后建立ELM模型并利用ACQPSO算法优化ELM的隐含层节点个数，利用归一化后的样本数据训练优化后的ELM模型；然后采用优化后的ELM模型对新的样本数据进行预测；最后对预测的结果进行反归一化处理，得到最终的空调负荷预测结果。本发明可有效的应用于空调负荷预测，具有良好的预测精度和鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN110553376A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910881438.8
申请日：2019-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CQPSO算法的VAV空调系统温度控制方法，包括以下步骤：步骤S1：初始化粒子群；步骤S2：计算种群的平均最优位置；步骤S3：对群体中的每一个粒子 ，执行处理操作：步骤S4：判断是否满足算法结束条件，若满足则执行步骤S5，否则，置返回步骤S2；步骤S5:得到并输出最优解；步骤S6：将求得的最优解代入PID方程，得到基于CQPSO的PID参数优化控制模型，并建立压力无关型变风量末端装置串级控制器。本发明,CQPSO-PID控制器具有超调量小，精度高的特点，能够获得良好的控制效果。
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公开(公告)号：CN109284876A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811373878.4
申请日：2018-11-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PCA-RBF埋地管道腐蚀速率预测方法。该方法通过结合PCA的特征提取功能和RBF网络强大的函数逼近能力，建立基于PCA和RBF神经网络的埋地管道腐蚀速率预测模型。本发明方法对改善埋地管道腐蚀速率的预测效果显著，PCA-RBF模型在建模过程中具有更快的学习速度，同时提高了模型的预测精度和泛化能力，在埋地管道腐蚀速率预测中可用性很强。
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