本发明涉及一种基于残差多维泰勒网的暖通空调故障诊断方法，针对目标暖通空调所对应的各类型故障、考虑各暖通空调变量类型数据，针对基于BP‑MTN分类器所创新设计的残差多维泰勒网（ResNet Multidimensional Taylor Network,ResMTN）分类器进行训练，获得暖通空调故障诊断模型，其中ResMTN分类器依次包括输入层、多项式层、激活层、残差连接模块、全连接层、Softmax层、输出层，进而在应用中实现对目标暖通空调的故障诊断；设计方案简化了模型复杂度、提升模型泛化能力，与常用的机器学习分类器相比，能够在不降低分类准确率的同时，提高暖通空调的检测效率。
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