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mRMR和PSO算法对神经网络预测模型优化效果

论文作者杜润琪1，于丹1，刘益民2，岑悦2杂志期数2024年1月刊
关键词供热负荷；预测；BP神经网络；mRMR算法；PSO算法
作者单位（1.北京建筑大学，北京102627；2.中国建筑科学研究院有限公司，北京100013）
提出利用最大相关和最小冗余（mRMR）算法、粒子群优化（PSO）算法，对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测，评价3种神经网络预测模型（BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、PSO-mRMR-BP神经网络预测模型）的预测效果。在3种神经网络预测模型中，BP神经网络预测模型的预测效果最差，PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果最佳。与BP神经网络预测模型相比，经过mRMR算法对输入变量进行筛选以及PSO算法对初始参数进行优化，PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果显著提高。
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