优化高斯过程回归在太阳能集热效率预测上的应用

摘要

太阳能集热效率预测是太阳能利用领域的重要关注点之一。提出一种优化高斯过程回归(GPR)的太阳能集热效率预测模型。对收集到的与太阳能集热效率相关的空气温度、相对湿度及地表温度等数据进行归一化处理;利用粒子群算法对GPR模型中超参数的确定问题进行优化,得到太阳能集热效率预测模型。仿真结果表明:所提模型预测出太阳能集热效率的平均绝对百分误差和均方根误差分别为1.7%和0.99%,相比于未优化GPR等其他算法,该文模型预测效果的提升超过30%。