基于长短期记忆网络的公共建筑短期能耗预测模型

摘要

为了提高公共建筑短期能耗预测的精度、泛化能力和鲁棒性能，提出一种基于长短期记忆网络的公共建筑短期能耗预测模型。使用长短期记忆网络作为公共建筑能耗特征提取器，在不断迭代的过程中保留有价值的能耗历史数据，通过自主学习与自组织调整不同时序的输出，并引入灰色系统，减少所需样本数据数量和缩小误差。采用最小乘二法计算输出权值，获得长短期记忆网络下的预测值，将经反归一函数处理后的结果累减计算，得到建筑能耗短期预测值。实验结果证明：本文方法能耗预测能力优秀，可以有效地用于公共建筑能耗预测。

关键词

长短期记忆网络 / 灰色系统 / 公共建筑能耗 / 预测模型 / 反归一化函数 / 记忆单元