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基于Transformer的空调能耗预测模型构建与参数优化
被引量：
3
1
作者
刘兴成
《建筑节能（中英文）》
CAS
2024年第3期82-86,共5页
针对空调系统能耗预测建模过程中的数据质量、模型输入参数筛选等问题,研究基于Transformer神经网络的空调系统能耗预测模型构建和参数优化方法,结果表明:可以通过广义极端学生化偏差方法对数据中的离群值进行检测修正,从而提升数据质量...
针对空调系统能耗预测建模过程中的数据质量、模型输入参数筛选等问题,研究基于Transformer神经网络的空调系统能耗预测模型构建和参数优化方法,结果表明:可以通过广义极端学生化偏差方法对数据中的离群值进行检测修正,从而提升数据质量;通过余弦相似度对输入参数进行两两相关性检验来消除各参数间的多重共线性,实现对输入参数的初步筛选;采用随机森林算法计算初选参数对空调能耗预测结果的影响来判断冗余参数,进而完成对输入特征参数的最终筛选;建立的空调能耗预测模型对数据测试集的预测结果均方根误差RMSE为38.831 kW,相关系数R^(2)为0.952,表现出了良好的预测性能。
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关键词
空调系统能耗预测
Transformer神经网络
数据质量
模型参数优化
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职称材料
题名
基于Transformer的空调能耗预测模型构建与参数优化
被引量：
3
1
作者
刘兴成
机构
中国电子科技南湖研究院
出处
《建筑节能（中英文）》
CAS
2024年第3期82-86,共5页
基金
上海市青年科技英才扬帆计划(21YF1460000)。
文摘
针对空调系统能耗预测建模过程中的数据质量、模型输入参数筛选等问题,研究基于Transformer神经网络的空调系统能耗预测模型构建和参数优化方法,结果表明:可以通过广义极端学生化偏差方法对数据中的离群值进行检测修正,从而提升数据质量;通过余弦相似度对输入参数进行两两相关性检验来消除各参数间的多重共线性,实现对输入参数的初步筛选;采用随机森林算法计算初选参数对空调能耗预测结果的影响来判断冗余参数,进而完成对输入特征参数的最终筛选;建立的空调能耗预测模型对数据测试集的预测结果均方根误差RMSE为38.831 kW,相关系数R^(2)为0.952,表现出了良好的预测性能。
关键词
空调系统能耗预测
Transformer神经网络
数据质量
模型参数优化
Keywords
energy consumption prediction of HVAC system
Transformer neural networks
data quality
model parameter optimization
分类号
TU83 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer的空调能耗预测模型构建与参数优化
刘兴成
《建筑节能（中英文）》
CAS
2024
3
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