TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑AU -沙,国荣盟——钱,清PY - 2021 DA - 2021/10/13 TI -地铁站的短期预测方法的个人能耗项目基于G-ACO-BP模型SP - 3474077六世- 2021 AB -提出了一种新方法做出短期预测的三种主要能源消耗的电力,照明、通风空调在地铁站。首先,本文提取五个主要影响因素地铁站能耗通过内核主成分分析(KPCA)。第二,改善genetic-ant蚁群优化(G-ACO)融合到BP神经网络训练和优化每个BP神经网络层之间的连接权值和阈值。本文构建一个G-ACO-BP神经模型进行短期预测不同的能源消耗在地铁站预测能源消耗的电力,照明、通风空调。实验结果表明,G-ACO-BP神经模型可以给更准确有效的预测主要的能源消耗在一个地铁站。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3474077 - 10.1155 / 2021/3474077摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER