公开(公告)号：CN116468175A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310442462.8

申请日：2023-04-23

申请人： 湖南省交通科学研究院有限公司

发明人： 黎恺嘉 ,  贺晋 ,  曹佳宝 ,  张栋威 ,  刘浩 ,  黄超 ,  金天富 ,  齐龙平

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种建筑能耗预测方法以及Seq‑GRU深度学习模型，涉及建筑能耗预测技术领域，包括：S10、中间向量C的获取：将训练集数据按时间步输入到Seq‑GRU深度学习模型的编码层中，通过注意力机制对GRU各时间步的输出赋予权重，获得中间向量C；S20、模型参数的修正：将S10获取的中间向量C以及历史真实建筑能耗Ni同时输入Seq‑GRU深度学习模型中的解码层，当Seq‑GRU模型输出的预测建筑能耗No小于或大于历史真实建筑能耗Ni时，结合数据贪婪处理修正模型参数；S30、建筑能耗预测；将测试集数据输入经过修正后的模型中获得预测建筑能耗数据；在缺少建筑物的物理参数条件下，根据建筑物的历史能耗数据对建筑能耗进行精准的预测；同时，基于能耗相关数据不同特征对预测结果的影响，并提高模型的预测精度。