【摘 要】
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目前社会总能耗中建筑能耗占比非常大,为了实现建筑节能,本文基于深度学习方法中的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)设计了一种建筑能耗预测与分析的模型,通过分
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目前社会总能耗中建筑能耗占比非常大,为了实现建筑节能,本文基于深度学习方法中的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)设计了一种建筑能耗预测与分析的模型,通过分析建筑里空调、暖通等监控系统中存储的海量数据,得出建筑中各子系统的运行指导规律并进行调节,实现能源调配和建筑用能优化。该方法能够有效地对建筑短期能耗进行预测,与传统的BP神经网络算法相比,该方法具有更高的预测精度。
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