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【2h】

Using Support Vector Machine to Predict Next Day Electricity Load of Public Buildings with Sub-metering Devices

机译：使用支持向量机预测带有子计量设备的公共建筑的次日用电负荷

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Fu Yangyang; Li Zhengwei; Zhang Hao; Xu Peng;
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年度 2015
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1. Optimization of support vector regression model based on outlier detection methods for predicting electricity consumption of a public building WSHP system [J] . Sun Shaobo, Li Guannan, Chen Huanxin, Energy and Buildings . 2017,第sepa期

机译：基于异常检测方法的支持向量回归模型的优化，用于预测公共建筑WSHP系统的用电量
2. Applying support vector machine to predict hourly cooling load in the building [J] . Qiong Li, Qinglin Meng, Jiejin Cai, Applied Energy . 2009,第10期

机译：应用支持向量机预测建筑物的每小时冷却负荷
3. Predicting Hourly Cooling Load In The Building: A Comparison Of Support Vector Machine And Different Artificial Neural Networks [J] . Qiong Li, Qinglin Meng, Jiejin Cai, Energy Conversion & Management . 2009,第1期

机译：预测建筑物的每小时制冷量：支持向量机和不同人工神经网络的比较
4. Using Support Vector Machine to Predict Next Day Electricity Load of Public Buildings with Sub-metering Devices [C] . Yangyang Fu, Zhengwei Li, Hao Zhang International Symposium on Heating, Ventilation and Air Conditioning . 2016

机译：使用支持向量机预测具有子计量设备的公共建筑的第二天电量
5. Demand response-enabled model predictive HVAC load control in buildings using real-time electricity pricing. [D] . Avci, Mesut. 2013

机译：使用实时电价，启用需求响应模型预测建筑物中的HVAC负荷。
6. Comparing Artificial Neural Networks General Linear Models and Support Vector Machines in Building Predictive Models for Small Interfering RNAs [O] . Kyle A. McQuisten, Andrew S. Peek 2009

机译：在构建小干扰RNA的预测模型中比较人工神经网络通用线性模型和支持向量机
7. Towards Short Term Electricity Load Forecasting Using Improved Support Vector Machine and Extreme Learning Machine [O] . Waqas Ahmad, Nasir Ayub, Tariq Ali, 2020

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