【摘 要】
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针对现有建筑能耗预测方法时序性差导致预测精度低的问题,提出了 一种基于门控循环单元(GRU)神经网络的建筑能耗预测方法.首先,对数据进行预处理,使用样本平均值对样本缺失值
【机 构】
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广东技术师范大学自动化学院,广州510665;华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510635;广州中宇冷气科技发展有限公司,广州510935
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针对现有建筑能耗预测方法时序性差导致预测精度低的问题,提出了 一种基于门控循环单元(GRU)神经网络的建筑能耗预测方法.首先,对数据进行预处理,使用样本平均值对样本缺失值进行填充,并对数据作标准化操作;然后,基于Keras深度学习框架搭建GRU神经网络,输入数据进行训练和测试,同时使用自适应矩估计(Adam)算法更新和优化模型的权重参数;最后,将GRU神经网络方法与循环神经网络(RNN)方法进行比较,选用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评价指标,实验结果表明,本方法的误差更小,具有更高的预测精度.
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