【摘 要】
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由于水利水电建筑短期能耗特征具有非线性与不确定性,导致传统模型预测精度下降,建筑预期成本增加,为此设计基于深度信念网络的水利水电建筑能耗短期预测模型。利用深度信念
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由于水利水电建筑短期能耗特征具有非线性与不确定性,导致传统模型预测精度下降,建筑预期成本增加,为此设计基于深度信念网络的水利水电建筑能耗短期预测模型。利用深度信念网络的自主学习能力,提取建筑能耗短期特征变量,采用相关矩阵法、逐步回归法,剔除特征变量的多重共线性。在此基础上,采用粒子群优化算法设置环境指标等预测参数,实现水利水电建筑能耗短期预测。实验结果显示,与传统模型相比,所设计的模型可以较为准确预测水利水电建筑短期能耗,建筑预期成本较低,实际应用效果较好。
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