基于Seq-GRU的建筑能耗预测方法研究
作者机构：湖南省交通科学研究院有限公司湖南长沙410015
出 版 物：《物联网技术》 (Internet of things technologies)
年 卷 期：2024年第14卷第4期
页 面：55-60页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
主 题：深度学习 建筑能耗预测 时间序列 神经网络 注意力机制 物联网
摘 要：预测建筑能耗常用物理模型方法和机器学习方法,针对这两种方法存在数据获取难度大与大规模建筑能耗数据下预测精度不高的问题,提出了一种基于Seq-GRU的建筑能耗预测方法。通过构建Seq-GRU深度学习模型,使用历史建筑能耗数据对其进行训练,重点研究建筑能耗数据不同特征对预测结果的非线性关系。Seq-GRU使用GRU构建Seq2Seq模型,预测一段时间内的建筑能耗数据,并通过引入注意力机制等方法提高模型的预测精度和速率。实验结果表明,基于Seq-GRU的建筑能耗预测方法可以获取较好的建筑能耗数据。
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