The accurate cooling load prediction of ice storage system is the basis and foundation for optimization control. In order to implement the optimal control of ice storage system, the accurate cooling load prediction is very important. This paper proposes that the SVM (support vector machine) combined with rough set is used for the load prediction of ice storage system. The simulation results proved that it opens a new avenue in load forecasting. SVM based on RS method is a promising alternative approach for cooling load prediction in a building.
목차
Abstract 1. Introduction 1.1 Ice Storage System 1.2 The Method of Load Prediction 2. The RS Theory 3. SVM 4. A Building Cooling Load Prediction Model 4.1 The Steps for Load Forecasting Model 4.2 The Model based on the Combination of RS and SVM 4.3 Application 5. Conclusion ACKNOWLEDGEMENTS REFERENCES
키워드
ice storage systemload predictionSVMrough set
저자
Shi XiaoXia [ Automation Department, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, China, 100044 ]
Wang Dong [ Automation Department, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing, China, 100044 ]
보안공학연구지원센터(IJSH) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSH)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Smart Home
간기
격월간
pISSN
1975-4094
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Smart Home Vol.9 No.4