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建筑能耗在我国总能耗中占比超过了35%。建筑能耗预测是能源科学管理、高效节能、低碳绿色发展的重要课题。但建筑能耗数据的成因复杂、独立同分布性弱、目标域样本不足,导致现有预测模型泛化性不足。由此提出了一种基于迁移深度强化学习的建筑能耗预测方法,充分利用隐藏层结构模型迁移共享建筑能耗的有用信息,通过堆叠去噪自动编码器挖掘建筑能耗中深层特征,结合强化学习Q-Learning方法进行建筑能耗建模。为了验证方法性能,采用了美国加利福尼亚州弗里蒙特的零售建筑真实能耗数据,与Q-Learning、ADE-BPNN