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通过预测空调负荷,提前改变空调运行状态可以有效提高空调系统的运行效率、改善室内热环境.本文提出基于深度学习LSTM模型短期空调负荷预测方法,对某建筑空调冷负荷进行预测,结果证明相对于传统预测模型,LSTM模型的误差更低,预测效果更好.
基于深度学习LSTM模型的短期空调负荷预测
【摘 要】
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通过预测空调负荷,提前改变空调运行状态可以有效提高空调系统的运行效率、改善室内热环境.本文提出基于深度学习LSTM模型短期空调负荷预测方法,对某建筑空调冷负荷进行预测,结果证明相对于传统预测模型,LSTM模型的误差更低,预测效果更好.
【机 构】
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深圳达实智能股份有限公司;华南理工大学自动化科学与工程学院;清华大学建筑学院;华南理工大学自动化科学与工程学院
【出 处】
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建筑热能通风空调
【发表日期】
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2021年11期
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