【摘 要】
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针对大部分预测方法难以适用于多源异构数据的处理，且存在能源类型考虑不全面等问题，提出了基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法.该方法通过K-means聚类算法分析用能行为并减少用能数据规模，利用遗传算法优化长短时记忆网络（LSTM）结合反向传播神经网络（BP）的预测模型，实现对智慧楼宇的能耗预测.基于TensorFlow深度学习框架进行实验分析，结果表明所提方法在12 h及1
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目（2021FFA128）； 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司项目（SGFJLY00YJJS2100564）；
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针对大部分预测方法难以适用于多源异构数据的处理，且存在能源类型考虑不全面等问题，提出了基于GA改进LSTM-BP神经网络的智慧楼宇用能行为预测方法.该方法通过K-means聚类算法分析用能行为并减少用能数据规模，利用遗传算法优化长短时记忆网络（LSTM）结合反向传播神经网络（BP）的预测模型，实现对智慧楼宇的能耗预测.基于TensorFlow深度学习框架进行实验分析，结果表明所提方法在12 h及120 h内预测结果的MAE值分别为1.79 J和2.11 J,预测效果稳定并优于其他对比方法，故具有一定的应用前景.
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