国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:丁飞鸿,刘鹏,卢暾,顾宁,丁向华,杨宝明,戴文祺,邹超君
单位:1.复旦大学 a.计算机科学技术学院; b.上海数据科学重点实验室,上海 201203;2.上海智能电子与系统研究院,上海 201203; 3.上海鲁班软件股份有限公司,上海 200433
关键词:建筑能耗,回归预测,梯度提升决策树,遗传算法,遗传优化决策树
基金:上海市科委项目“信息化技术与调适技术的集成研究与示范”(16DZ1202402)。
使用线性回归模型预测公共建筑能耗数据时,存在不确定性影响因素和精度偏差问题。为此,建立一种遗传优化决策树模型。采用遗传算法优化梯度提升决策树的子树生成过程,以模型预测的R-Square值作为迭代的评估标准,从而达到能耗预测的目的。实验结果表明,与传统的回归预测模型相比,该模型预测精度较高。
来源:2019年第6期
《计算机工程》期刊编辑部