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一种基于长短期记忆循环神经网络的通用水冷中央空调能耗预测方法

摘要

一种基于长短期记忆循环神经网络的通用水冷中央空调能耗预测方法,包括以下步骤:步骤1,采集大冲能源公司提供的多个水冷中央空调项目正常运行的水冷中央空调数据、对应的环境数据;步骤2,对得到正常运行的水冷中央空调数据、对应的环境数据进行数据预处理,并对多个数据集进行整合,得到综合数据集;步骤3、对数据集进行训练,实现空调能耗预测,采用LSTM‑RNN长短期记忆循环神经网络,将预处理后的数据集和对应的功耗作为LSTM‑RNN长短期记忆循环神经网络的输入,进行网络训练后,得到最终的预测模型;步骤4、将测试数据输入预测模型,得到空调当前工况下的能耗值。本发明简化了模型训练过程,提升了预测准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN109961177A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201910178747.9

  • 申请日2019-03-11

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2024-02-19 11:18:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20190311

    实质审查的生效

  • 2019-07-02

    公开

    公开

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