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基于CNN-LSTM混合网络模型的建筑能耗电负荷预测方法及装置

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摘要

本发明属于建筑电负荷预测技术领域，具体为一种基于CNN‑LSTM混合网络模型的建筑电负荷预测方法及装置。本发明方法包括：获取建筑的电负荷数据和特征变量数据，组成训练模型的数据集，并对其进行缺失值填补的预处理；以预设比例将预处理后的数据分为训练集和测试集；建立CNN编码‑LSTM解码混合神经网络的电负荷预测模型，将训练集的数据输入模型进行训练，再将训练好的模型在测试集上进行预测，获得建筑对应的分负荷曲线、时负荷曲线、日负荷曲线和周负荷曲线。本发明可以方便地利用现有的公开数据集和深度学习框架进行模型的构建和预测，并且通过与现有的预测方法进行对比，说明本发明具有较高的准确性和有效性。

著录项

  • 公开/公告号CN113537571A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN202110682112.X

  • 发明设计人 张硕;周小林;郑立荣;邹卓;

    申请日2021-06-19

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06Q50/08(20120101);G06F16/215(20190101);G06F16/2458(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构31200 上海正旦专利代理有限公司;

  • 代理人陆飞;陆尤

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2023-06-19 12:57:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-20

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:202110682112X 申请公布日:20211022

    发明专利申请公布后的视为撤回

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