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MIV-PSO-BP神经网络用户热负荷预测

论文作者王新雨1，于丹1，刘益民2，崔治国2，岑悦2杂志期数2022年2月刊
关键词热负荷；预测；BP神经网络；MIV-PSO-BP神经网络
作者单位（1.北京建筑大学，北京100044；2.中国建筑科学研究院有限公司，北京100013）
提出利用MIV-PSO-BP神经网络预测用户热负荷。MIV-PSO-BP神经网络基于BP神经网络，利用PSO算法优化神经网络初始参数，采取MIV算法筛选与输出变量相关程度最大的输入变量。以绝对误差、均方根误差作为指标，评价MIV-PSO-BP神经网络的预测效果。结合箱线图，比较BP神经网络、MIV-PSO-BP神经网络的预测相对误差分散程度与异常点数量。与BP神经网络相比，MIV-PSO-BP神经网络的预测效果更理想。由BP神经网络、IV-PSO-BP神经网络的预测结果相对误差箱线图可知，MIV-PSO-BP神经网络预测结果相对误差集中，异常点少；BP神经网络预测结果相对误差分散，异常点多。MIV-PSO-BP神经网络预测准确性、稳定性更高。
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