基于SD-LSTMs的公寓独立供热系统需热量预测及节能控制方法

摘要

一种基于SD‑LSTMs的公寓独立供热系统需热量预测及节能控制方法，将相似日选取和长短时记忆网络相结合，根据采集到的天气信息，利用梯度提升算法选取与预测日具有相似天气特征的历史日作为相似日，从相似日中选取天气、需热量等特征结合建筑参数、供热标准等特征搭建长短时记忆网络来达到需热量预测和节能控制的目的。本发明采用相似日和长短时记忆网络相结合的模型设计，具有较强的实用性和创新性，其次，由于机器学习和深度学习算法功能强大且容错能力强，模型准确性和可靠性较高，是一种合理、有效的热量预测及节能控制解决方案。