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基于词嵌入与卷积神经网络的建筑能耗预测
被引量：
7
1
作者
季天瑶
王挺韶
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期40-48,共9页
在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征。针对该问题,文中提出了一种融合一维卷积与词嵌入的神经网络新构架,其中,一维卷积核能提取连续的时间序列特征,词嵌入模型能对离散的分类特...
在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征。针对该问题,文中提出了一种融合一维卷积与词嵌入的神经网络新构架,其中,一维卷积核能提取连续的时间序列特征,词嵌入模型能对离散的分类特征进行嵌入计算,从而建立能同时处理时序特征与分类特征的建筑能耗预测模型。通过与梯度提升决策回归树和长短时记忆网络的比较,证明所提出的模型在效率与准确率上都有良好的表现。在超参数调节上,采用基于贝叶斯优化的超参数自动优化算法,该算法能在树搜索空间上寻找最优超参数,相比于人工调参,超参数自动寻优算法能在较快的时间内提升模型本身的性能。最后进行了算例仿真,结果表明,文中提出的模型在性能上要优于集成学习模型与长短时记忆网络。
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关键词
建筑能耗预测
一维卷积网络
词嵌入模型
梯度提升决策回归树
长短时记忆网络
贝叶斯
优化
超参数自动优化算法
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职称材料
题名
基于词嵌入与卷积神经网络的建筑能耗预测
被引量：
7
1
作者
季天瑶
王挺韶
机构
华南理工大学电力学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期40-48,共9页
基金
广东省自然科学基金项目(2018A030313822)。
文摘
在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征。针对该问题,文中提出了一种融合一维卷积与词嵌入的神经网络新构架,其中,一维卷积核能提取连续的时间序列特征,词嵌入模型能对离散的分类特征进行嵌入计算,从而建立能同时处理时序特征与分类特征的建筑能耗预测模型。通过与梯度提升决策回归树和长短时记忆网络的比较,证明所提出的模型在效率与准确率上都有良好的表现。在超参数调节上,采用基于贝叶斯优化的超参数自动优化算法,该算法能在树搜索空间上寻找最优超参数,相比于人工调参,超参数自动寻优算法能在较快的时间内提升模型本身的性能。最后进行了算例仿真,结果表明,文中提出的模型在性能上要优于集成学习模型与长短时记忆网络。
关键词
建筑能耗预测
一维卷积网络
词嵌入模型
梯度提升决策回归树
长短时记忆网络
贝叶斯
优化
超参数自动优化算法
Keywords
building energy consumption prediction
one-dimensional convolutional network
word embedding model
gradient boosting decision regression tree
long short time memory network
Bayesian optimization
automatic hyperparameter optimization algorithm
分类号
TM935 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于词嵌入与卷积神经网络的建筑能耗预测
季天瑶
王挺韶
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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