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摘 要:一种基于VMD‑GRU网络的公共建筑冷负荷预测方法,包括以下步骤:步骤1,对原始数据进行相关性分析,挑选出相关性高的进行预测;步骤2,使用VMD分解原始冷负荷序列;步骤3,在GRU网络中对预测模型进行训练;步骤4,输入冷负荷预测数据的相关性高的变量进行VMD分解,进而输入到GRU网络中进行预测,得到冷负荷的预测分量;步骤5,将分量预测结果相加得出冷负荷预测值。本发明提供了一种基于VMD‑GRU网络的大型公共建筑冷负荷预测模型。针对大型公共建筑冷负荷预测问题,文中提出VMD‑GRU预测模型,对变量进行相关性分析,避免人工经验选取输入变量的不足,缩短预测时间。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010346263.3 | 专利名称: | 一种基于VMD-GRU网络的公共建筑冷负荷预测方法 |
申请日: | 2020-04-27 | 申请/专利权人 | 西安建筑科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市碑林区雁塔路13号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N3/0442搜分类 空调系统 冷水机 中央空调 制冷系统 建筑节能搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-23 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111553465B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |