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申请/专利权人：北京希嘉万维科技有限公司
摘要：本发明公开了基于机器学习的建筑物能耗预测与管控系统，具体涉及建筑能耗管理技术领域，通过数据整合处理模块，全面收集并规范化处理建筑物和环境数据，确保输入数据的质量和一致性，通过深度特征分析模块，能够有效识别并提取影响能耗的关键变量，采用多维尺度缩放和主成分分析技术，充分挖掘数据中的深层次特征，关键变量网络模块引入图神经网络，构建关键变量之间的动态互作网络，实现了变量间复杂交互关系的建模和分析，能耗预测模型模块通过机器学习方法进行超参数优化和交叉验证，确保了模型的高适应性和实时性，使得能耗预测更加准确，能够有效应对快速变化的环境条件，提升了建筑群能耗管理的智能化水平。
主权项：1.基于机器学习的建筑物能耗预测与管控系统，其特征在于，包括数据整合处理模块、模拟参数提取模块、深度特征分析模块、关键变量网络模块以及能耗预测模型模块；数据整合处理模块：收集建筑群的位置、设计特征及周边环境数据，并进行清洗和规范化处理；模拟参数提取模块：利用计算CFD模型模拟建筑群中的风道效应，通过时频分析从CFD模型数据中提取微环境变化参数，微环境变化参数包括局部湍流强度和压力波动；深度特征分析模块：对提取的微环境变化参数采用多维尺度缩放和主成分分析进行深度特征提取，识别出影响能耗的关键变量；关键变量网络模块：使用图神经网络构建基于影响能耗的关键变量互作网络，预测影响能耗的关键变量如何共同影响建筑物的能耗；能耗预测模型模块：开发能耗预测模型，采用机器学习方法进行模型的超参数优化和交叉验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京希嘉万维科技有限公司 基于机器学习的建筑物能耗预测与管控系统
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