[发明专利]基于多尺度卷积循环神经网络的建筑物能耗预测方法在审
| 申请号： | 202111020470.0 | 申请日： | 2021-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN114065335A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 马武彬;顾桐菲;吴亚辉;邓苏;周浩浩;皇甫先鹏 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236 | 代理人： | 伍志祥 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于多尺度卷积循环神经网络的建筑物能耗预测方法，包括以下步骤：构建基于多尺度卷积循环神经网络的建筑物能耗预测模型；利用训练集数据，对所述的建筑物能耗预测模型进行训练；将测试集数据输入训练完毕的建筑物能耗预测模型，计算获得建筑物能源消耗的预测值。本发明方法将多尺度卷积层引入到循环神经网络中，从不同尺度上分布注意力机制，从而使得模型能够从不同尺度采集历史信息；双向GRU层更加充分的获取序列数据的上下文信息，整个模型采用卷积结构对不同尺度注意力机制的识别输出进行融合，并通过卷积连接对不同尺度对输出进行筛选和识别，由此对建筑物能耗值的预测获取更好的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 卷积 循环 神经网络 建筑物 能耗 预测 方法 | ||
【主权项】：
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