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一种基于BP神经网络模型的建筑空调能耗预测方法

基本信息

申请号 CN201710056854.5 申请日 -
公开（公告）号 CN106874581B 公开（公告）日 2021-03-30
申请公布号 CN106874581B 申请公布日 2021-03-30
分类号 G06N3/08(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06F30/27(2020.01)I 分类 计算；推算；计数;
发明人 李鸿亮;李佳鹤;李寅雷;龙克垒;徐雨明 申请（专利权）人 浙江中易慧能科技有限公司
代理机构 上海汉声知识产权代理有限公司 代理人 胡晶
地址 310012浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的建筑空调能耗预测方法，其包括：分析建筑空调能耗的影响因素；根据影响参数，采集历史建筑空调能耗样本参数，并对其进行预处理；采用BP神经网络，根据样本参数的维度建立建筑空调能耗预测模型；采用预处理后的样本参数作为训练样本对建筑空调能耗预测模型进行训练；采集近期的实时建筑空调能耗样本参数对建筑空调能耗预测模型进行评估，若误差在允许范围内，则模型的输出即为建筑空调能耗预测值，否则对模型重新进行训练。本发明的基于BP神经网络模型的建筑空调能耗预测方法，具备学习规则简单，便于计算机实现，具有很强的鲁棒型、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力等优点。