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摘要
针对地下工程空调负荷难以精确预测的问题，提出一种基于天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search,BAS）优化极限梯度提升算法（eXtreme Gradient Boosting,XGBoost）的负荷预测模型。该算法通过引入典型最优解引导机制优化常规BAS算法中的位置更新策略，同时采用线性递减策略对天牛的搜索步长进行修正，以实现更快达到全局最优点，提高收敛速度；并利用改进的BAS算法对XGBoost中的决策树个数、树的最大深度2个对模型预测精度有较大影响的超参数进行寻优，以获得XGBoost的最优参数组合，提高模型预测精度。最后，以某地下保障工程空调系统为研究对象，验证所提出的预测模型的有效性。
- 出版日期2023
- 单位西安建筑科技大学
