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基于PCA-LSTM神经网络的建筑空调负荷预测方法研究
被引量：
5
1
作者
顾春锋
罗其华
+2 位作者
奚培锋
张少迪
胡桐月
《现代建筑电气》
2021年第10期1-7,共7页
针对传统的机器学习模型无法同时处理空调负荷数据的时序性和非线性问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和长短记忆(LSTM)神经网络空调负荷预测方法,利用主成分分析法对影响空调负荷的多元数据进行降维,得到主成分数据序列;然后建立基于PC...
针对传统的机器学习模型无法同时处理空调负荷数据的时序性和非线性问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和长短记忆(LSTM)神经网络空调负荷预测方法,利用主成分分析法对影响空调负荷的多元数据进行降维,得到主成分数据序列;然后建立基于PCA-LSTM神经网络的空调负荷预测模型;最后以上海某建筑空调负荷的数据进行仿真验证,并通过与传统BP预测模型以及不进行主成分分析的LSTM预测模型进行对比分析,仿真结果显示所提预测方法具有更高的精度和更好的泛化性。
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关键词
空调负荷预测
主成分分析法
长短记忆神经网络
传统模型
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职称材料
题名
基于PCA-LSTM神经网络的建筑空调负荷预测方法研究
被引量：
5
1
作者
顾春锋
罗其华
奚培锋
张少迪
胡桐月
机构
国网浦东供电公司临港能源服务中心
上海电力大学自动化工程学院
上海电器科学研究所(集团)有限
公司
出处
《现代建筑电气》
2021年第10期1-7,共7页
基金
国网上海浦东供电公司2021年区域虚拟电厂体系建设及示范目(6409212000ND)
上海市科学技术委员会科研计划项目(19DZ1206700)。
文摘
针对传统的机器学习模型无法同时处理空调负荷数据的时序性和非线性问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和长短记忆(LSTM)神经网络空调负荷预测方法,利用主成分分析法对影响空调负荷的多元数据进行降维,得到主成分数据序列;然后建立基于PCA-LSTM神经网络的空调负荷预测模型;最后以上海某建筑空调负荷的数据进行仿真验证,并通过与传统BP预测模型以及不进行主成分分析的LSTM预测模型进行对比分析,仿真结果显示所提预测方法具有更高的精度和更好的泛化性。
关键词
空调负荷预测
主成分分析法
长短记忆神经网络
传统模型
Keywords
air conditioning load forecasting
principal component analysis
long short-term memory neural network
traditional model
分类号
TU201.5 [建筑科学—建筑设计及理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA-LSTM神经网络的建筑空调负荷预测方法研究
顾春锋
罗其华
奚培锋
张少迪
胡桐月
《现代建筑电气》
2021
5
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参考文献
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