[发明专利]一种基于长短期记忆网络混合模型的建筑能耗预测方法在审
| 申请号： | 202010812762.7 | 申请日： | 2020-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN112101521A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 李桐;王刚;崔嘉;宋进良;杨智斌;刘扬;任帅;杨滢璇;杨俊友;颜宁 | 申请（专利权）人： | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;沈阳工业大学;国网辽宁省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 沈阳智龙专利事务所(普通合伙) 21115 | 代理人： | 宋铁军 |
| 地址： | 110006 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于电力需求侧响应的控制领域，涉及一种基于长短期记忆网络混合模型的建筑能耗预测方法，提出了一种针对建筑物的能耗预测模型，该模型采用长短期记忆网络LSTM和改进的正弦余弦优化算法，可进行准确并且可靠的建筑能耗预测。同时，引入了一种新型基于Haar小波的突变算子，提高正弦余弦优化算法向全局最优解的发散性。提出的改进的正弦余弦优化算法ISCOA可优化LSTM的超参数（学习率，权重衰减，动量和隐藏单位数）。本方法提出的ISCOA‑LSTM可计算稳定而准确的预测结果，进而作为解决能耗预测问题的有效工具。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 短期 记忆 网络 混合 模型 建筑 能耗 预测 方法 | ||
【主权项】：
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