基于BP神经网络的电供暖能耗预测方法和预测系统
基本信息
| 申请号 | CN202111195519.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113807615A | 公开（公告）日 | 2021-12-17 |
| 申请公布号 | CN113807615A | 申请公布日 | 2021-12-17 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/06（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 石松林;朱烔名;张小梅 | 申请（专利权）人 | 北京嘉洁能科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市添源知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 于标 |
| 地址 | 101149北京市通州区中关村科技园区通州园金桥科技产业基地景盛南二街25号23号楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于BP神经网络的电供暖能耗预测方法和预测系统，预测方法包括：建立BP神经网络模型，将BP神经网络模型分为输入层、隐含层和输出层，根据输入层的输入向量确定BP神经网络模型的激活函数，根据输出层输出向量和期望输出向量确定BP神经网络模型的误差函数；建立基于样本数据和误差函数的BP神经网络模型训练算法；以历史能耗数据以及天气数据作为样本数据训练BP神经网络模型；将待预测天气数据输入训练完成的BP神经网络模型进行公共建筑或住宅建筑的电供暖能耗预测，得到能耗预测结果。本发明提高了供暖控制器对温度控制的准确性，为温度数据分析提供保障，减少由于温度测量问题带来的供暖不达标产生的纠纷。 |
