[发明专利]基于分项计量时间序列的建筑能耗预测方法、系统及建筑物有效
| 申请号： | 201710321447.2 | 申请日： | 2017-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN106991504B | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 唐桂忠;钱青 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/08;G06N3/08;G06F17/18 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 211800 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于分项计量时间序列的建筑能耗预测方法、系统及建筑物，其中，预测方法包括，采集建筑的能耗以及温度的数据并存储；将采集存储的能耗和温度数据作为时间序列分析方法的输入参数；根据分项计量和相关性分析，将时间序列分析方法预测出能耗和温度趋势以及时间因子作为建筑能耗的主要影响因素；将确立好的主要影响因数和采集的能耗作为建立好的BP神经网络模型中的参数，来预测出未来建筑的能耗。由于BP神经网络学习效率低，收敛速度慢，对参数选择较为敏感，在BP神经网络的基础上加入分项计量和时间序列的建筑能耗预测算法，可以大大提高了能耗预测的精确度，缩短了预测的时间，使得预测出的数据更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 计量 时间 序列 建筑 能耗 预测 方法 系统 建筑物 | ||
【主权项】：
一种基于分项计量时间序列的建筑能耗预测方法，其特征在于：包括，采集建筑的能耗以及温度的数据并存储；将采集存储的能耗和温度数据作为时间序列分析方法的输入参数；根据分项计量和相关性分析，将时间序列分析方法预测出能耗和温度趋势以及时间因子作为建筑能耗的主要影响因素；将确立好的主要影响因数和采集的能耗作为建立好的BP神经网络模型中的参数，来预测出未来建筑的能耗。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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