基于PSO-SVM的多参数条件下供热负荷预测研究

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摘  要：热负荷是智慧供热系统中的重要参数，能够准确地预测负荷需求，并进行精准调控是智慧热网中实现能源节约和可持续运行的重要举措。该文依据新疆某换热公司2023年度供热数据，选取关联度高的气象、参数特征量作为输入，构建基于PSO-SVM算法的区域供热模型，同时为验证该模型的预测精度，将所提出的PSO-SVM算法模型与基于SVM模型、极限学习机ELM模型、BP神经网络模型的预测方法开展对比实验，并采用3种评价函数验证。（剩余5042字）

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