優(yōu)化高斯過程回歸在太陽能集熱效率預測上的應用

摘要： 太陽能集熱效率預測是太陽能利用領域的重要關注點之一。提出一種優(yōu)化高斯過程回歸（GPR）的太陽能集熱效率預測模型。對收集到的與太陽能集熱效率相關的空氣溫度、相對濕度及地表溫度等數(shù)據(jù)進行歸一化處理；利用粒子群算法對GPR模型中超參數(shù)的確定問題進行優(yōu)化，得到太陽能集熱效率預測模型。仿真結果表明：所提模型預測出太陽能集熱效率的平均絕對百分誤差和均方根誤差分別為1.7%和0.99%，相比... （共6頁）