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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州市萧山区供电公司;浙江大学建筑设计研究院有限公司

摘要：本发明提供一种多维度属性耦合全寿命周期建筑用能表征及预测更新方法，涉及数据处理技术领域，包括：获取目标建筑物在全寿命周期的多维度属性，所述多维度属性包括几何特征属性、环境特征属性、功能特征属性以及生命周期特征属性中的多种；基于深度学习的神经网络对建筑用能和多维度属性之间的映射关联关系分析处理，构建具有多神经元的神经网络并建立神经元之间的连接关系；基于不同寿命周期的预训练数据对神经网络的梯度参数进行训练处理，得到不同寿命周期下每个神经元所对应的梯度参数；构建与所述神经网络所对应的表征网络，实时获取目标建筑物的多维度属性、寿命周期基于所述表征网络显示及预测得到当前更新数据。

主权项：1.多维度属性耦合全寿命周期建筑用能表征及预测更新方法，其特征在于，包括：获取目标建筑物在全寿命周期的多维度属性，所述多维度属性包括几何特征属性、环境特征属性、功能特征属性以及生命周期特征属性中的多种；根据目标建筑物在全寿命周期的多维度属性进行分类，得到每种本体属性下的多维度属性节点以及节点连接标签；基于用户对任意的多维度属性节点以及节点连接标签的调整信息，以删除或修改多维度属性节点以及节点连接标签；若判断用户添加任意的多维度属性节点以及节点连接标签，则对新添加的多维度属性节点以及节点连接标签保存处理；基于深度学习的神经网络对建筑用能和多维度属性之间的映射关联关系分析处理，构建具有多神经元的神经网络并建立神经元之间的连接关系；基于不同寿命周期的预训练数据对神经网络的梯度参数进行训练处理，得到不同寿命周期下每个神经元所对应的梯度参数；构建与所述神经网络所对应的表征网络，实时获取目标建筑物的多维度属性、寿命周期基于所述表征网络显示及预测得到当前更新数据。

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