[发明专利]一种基于自适应深度置信网络的空调冷负荷预测方法有效
| 申请号： | 202010415187.7 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111598225B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 于军琪;冉彤;赵安军;任延欢;周昕玮;张万虎;席江涛 | 申请（专利权）人： | 西安建筑科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/047 | 分类号： | G06N3/047;G06N3/0499;G06N3/09;G06N3/084;G06N3/088 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710055 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应深度置信网络的空调冷负荷预测方法，首先收集冷负荷数据，采用拉格朗日插值法对缺失和异常的能耗数据进行弥补处理，对处理后的能耗数据进行归一化处理；将处理后的数据通过独立的高斯分布处理，处理后的CRBM输入给预测模型；通过RBM无监督机制进行训练，以前一层的RBM隐藏层作为下一层RBM的可视层输入，调节网络参数；然后通过有监督的BP神经网络进行反向训练，再次调节网络参数；再采用Adam优化算法调节网络参数；最后选取预测模型的参数及结构，采用重构误差RE对预测模型进行结构评估选取；采用均方根相对误差RMSPE和平均绝对百分误差MAPE对结果进行评价，完成空调冷负荷预测。本发明具有较好的预测精度、通用性和适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 深度 置信 网络 空调 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
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