基于人工智能LSTM神经网络的集中供冷的冷负荷预测方法及...
公开
摘要
本发明公开了一种基于人工智能LSTM神经网络的集中供冷的冷负荷预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集与公共建筑物集中供冷相关的各项因子的历史数据，并对各项因子的历史数据进行归一化处理；通过LSTM神经网络算法计算出上述各项因子的权重值；利用上述各项因子与其对应的权重值相乘，然后累加计算获得所述公共建筑物集中供冷的冷负荷预测值。本发明所述冷负荷预测方法可以针对不同建筑类型进行分类管理，相比区域性预测更加精准。采用的多因子预测模型LSTM神经网络算法，结合暖通行业、外部因素、内部因素、气象、人为、地利等多方面，全面而又科学的收集各种因子，有效提升了最终模型的准确性。
基本信息
专利标题 ：
基于人工智能LSTM神经网络的集中供冷的冷负荷预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298430A
申请号 ：
CN202111663213.9
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邓虎
申请人 ：
广东铭鸿数据有限公司
申请人地址 ：
广东省广州市越秀区五羊新城寺右新马路174号5楼B
代理机构 ：
广州君咨知识产权代理有限公司
代理人 ：
王玺建
优先权 ：
CN202111663213.9
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q50/06 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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