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基于楼宇监测系统的组合式冷量动态预测模型研究
随着建筑行业的快速发展，楼宇监测系统的应用越来越广泛，成为了保证楼宇运行效率的必要手段。随之而来的是对于冷量的监测和预测需求。本文基于楼宇监测系统，针对组合式冷量动态预测模型进行研究。
一、组合式冷量动态预测模型
1.1基本思路
组合式冷量动态预测模型是指将多种不同的方法集成在一起，利用其各自的优势对未来的冷量进行预测。这种方法将不同的预测算法进行融合，使得预测结果更加准确和可靠。在具体实施该模型之前，需要对数据进行处理和进行特征提取，使得数据更加有利于预测模型的训练。
1.2模型处理
为了更加准确的预测冷量，需要关注多个因素。首先是温度，包括室内和室外温度。其次是楼宇的结构和材质，以及机房、洁净区等其他条件。最后是能耗的情况，包括冷水机组的功率、风机功率和冷却水流量等。这些因素共同决定着冷量的变化，将其进行统计处理，得到的新数据能够方便我们构建组合式冷量动态预测模型进行预测。
1.3模型构建
组合式冷量动态预测模型是通过集成多种方法构建的。首先通过时间序列算法对数据进行分析和处理，再使用人工神经网络、支持向量机等算法进行训练和预测。最后将预测结果经过组合算法进行综合得到最终的预测结果。这个方法具有相对的优势，可以在不同领域和不同情况下获得更高的预测准确率。
二、研究成果
2.1数据集
我们使用一个典型的写字楼进行测试，采用楼宇监测系统监测数据进行模型的训练和验证。我们将监测到的数据进行划分，其中70%的数据用于训练模型，30%的数据用于模型的测试。
2.2模型效果
我们对组合式冷量动态预测模型进行了交叉验证，并与其他单一的预测模型进行比较。结果表明，使用组合式冷量动态预测模型，相比于单一的预测模型，具有更高的预测准确率。组合算法的运用能够提高冷量预测的精确度，实现更加可靠和准确的预测结果。
三、结论
本研究基于楼宇监测系统开展了组合式冷量动态预测模型的研究，通过多种方法进行数据处理，构建出组合式冷量动态预测模型。结果表明，该模型可以更准确、更可靠地预测未来的冷量情况，能够在不同领域和不同情况下获得更高的预测准确率。未来，该模型还可以继续优化和扩展，使其更好地服务于建筑行业的发展。