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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010415187.7 | 专利名称: | 一种基于自适应深度置信网络的空调冷负荷预测方法 |
申请日: | 2020-05-15 | 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: | G06N3/047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: | 2023-05-02 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111598225B | 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) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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 |