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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种公共建筑分季度能耗预测与节能改造分析的方法及系统，该方法包括：获取不同类型待预测公共建筑的四个季度的能耗参数，构建多特征数据集并进行数据预处理；构建能耗预测模型并进行训练和测试；利用训练好的能耗预测模型预测单位面积能耗与人均能耗；根据能耗参数、能耗预测模型以及能耗预测结果，基于斯皮尔曼和树模型耦合分析的方法，对各类型建筑的不同季节能耗进行特征向量相关性分析。本发明基于改进的卷积神经网络预测不同类型建筑在未来每个季度的能耗情况，预测准确率高、响应速度快；相关性排序针对性强，节能目标明确；能够给予相关建筑直接的节能改造建议并及时发现异常情况，为建筑能源管理和节能提供支持。
主权项：1.公共建筑分季度能耗预测与节能改造分析的方法，其特征在于，包括下述步骤：获取不同类型待预测公共建筑的四个季度的能耗参数，包括日期参数、负荷参数以及节能措施参数；根据获取的能耗参数构建多特征数据集并进行数据校验和清洗、数据特征筛选以及数据的归一化处理；构建能耗预测模型，所述能耗预测模型包括依次连接的向量筛选层和卷积神经网络，且卷积神经网络中根据不同类型的公共机构加入若干个卷积层与池化层；利用预处理后的多特征数据集对能耗预测模型进行训练和测试；利用训练好的能耗预测模型预测不同类型公共建筑的多个季度的单位面积能耗与人均能耗；根据能耗参数、能耗预测模型以及能耗预测结果，基于斯皮尔曼和树模型耦合分析的方法，对各类型建筑的不同季节能耗进行特征向量相关性分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 公共建筑分季度能耗预测与节能改造分析的方法及系统
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