一种基于弹性自适应神经网络的建筑物能耗预测方法

摘要

本发明公开了一种基于弹性自适应神经网络的建筑物能耗预测方法，包括步骤：选取建筑物能耗影响因素的历史数据生成输入向量，以其所对应的建筑物能耗值的历史数据作为输出，得到训练样本；利用所得训练样本训练BP神经网络；选取影响建筑物能耗因素的待预测日的数据输入BP神经网络，得到建筑物能耗预测值。本发明采用BP神经网络，实现了建筑物的能耗预测，针对BP神经网络易陷入局部极值的缺陷，提出了一种弹性自适应BP神经网络，用于BP神经网络的权值校正，较好地解决了BP神经网络易陷入局部极值的问题，提高了建筑物能耗预测的精度。