论文摘要
建筑系统的能源消耗中,暖通空调系统能耗占大部分。降低暖通空调系统（HVAC）的能耗量对实现建筑节能具有重大意义。通过对暖通空调未来短期能耗进行预测,调整系统运行模式,可以实现有效的能耗降低。本研究使用了一种基于长短期记忆神经网络（Long Short-term Memory,LSTM）的暖通空调系统能耗预测方法,对某地供暖系统的能耗进行预测,将预测结果与真实值进行对比。最终结果表明,LSTM预测模型相比传统的预测方法效果更好。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 廖文强,王江宇,陈焕新,丁新磊,尚鹏涛,魏文天,周镇新
关键词: 长短期记忆神经网络,空调能耗预测,深度学习
来源: 制冷技术 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院,华中科技大学能源与动力工程学院
基金: 国家自然科学基金(No.51876070,No.51576074)
分类号: TU83;TU111.195
页码: 45-50+54
总页数: 7
文件大小: 1766K
下载量: 380
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标签：长短期记忆神经网络论文; 空调能耗预测论文; 深度学习论文;