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基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法
被引量：
9
1
作者
江世雄
黄鸿标
+1 位作者
陈苏芳
肖荣洋
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第4期366-371,共6页
针对大部分预测方法难以适用于多源异构数据的处理,且存在能源类型考虑不全面等问题,提出了基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法.该方法通过K-means聚类算法分析用能行为并减少用能数据规模,利用遗传算法优化长短时记...
针对大部分预测方法难以适用于多源异构数据的处理,且存在能源类型考虑不全面等问题,提出了基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法.该方法通过K-means聚类算法分析用能行为并减少用能数据规模,利用遗传算法优化长短时记忆网络(LSTM)结合反向传播神经网络(BP)的预测模型,实现对智慧楼宇的能耗预测.基于TensorFlow深度学习框架进行实验分析,结果表明所提方法在12 h及120 h内预测结果的MAE值分别为1.79 J和2.11 J,预测效果稳定并优于其他对比方法,故具有一定的应用前景.
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关键词
智慧楼宇
用能行为预测
LSTM-BP神经网络
遗传算法
K-MEANS聚类算法
TensorFlow深度学习框架
多源异构数据
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职称材料
题名
基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法
被引量：
9
1
作者
江世雄
黄鸿标
陈苏芳
肖荣洋
机构
武汉大学动力与机械学院
国网福建省电力有限公司龙岩供电公司
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022年第4期366-371,共6页
基金
湖北省自然科学基金项目(2021FFA128)
国网福建省电力有限公司龙岩供电公司项目(SGFJLY00YJJS2100564).
文摘
针对大部分预测方法难以适用于多源异构数据的处理,且存在能源类型考虑不全面等问题,提出了基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法.该方法通过K-means聚类算法分析用能行为并减少用能数据规模,利用遗传算法优化长短时记忆网络(LSTM)结合反向传播神经网络(BP)的预测模型,实现对智慧楼宇的能耗预测.基于TensorFlow深度学习框架进行实验分析,结果表明所提方法在12 h及120 h内预测结果的MAE值分别为1.79 J和2.11 J,预测效果稳定并优于其他对比方法,故具有一定的应用前景.
关键词
智慧楼宇
用能行为预测
LSTM-BP神经网络
遗传算法
K-MEANS聚类算法
TensorFlow深度学习框架
多源异构数据
Keywords
intelligent building
energy consumption behavior prediction
LSTM-BP neural network
genetic algorithm
K-means clustering algorithm
TensorFlow deep learning framework
multi source heterogeneous data
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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被引量
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1
基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法
江世雄
黄鸿标
陈苏芳
肖荣洋
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2022
9
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