一种基于生成对抗网络的建筑能耗多步预测方法  

作　　者：张卓渊 

机构地区：[1]广东工业大学,广东广州510006

出　　处：《电脑知识与技术》2022年第23期92-94,110,共4页Computer Knowledge and Technology

基　　金：广东省“珠江人才计划”引进领军人才项目(2016LJ06D557)。

摘　　要：准确地预测建筑能耗数据有利于建筑节能措施的实施。为了进一步提高建筑能耗的预测精度,提出一种基于生成对抗网络的建筑能耗多步预测方法。该方法以长短期记忆神经网络为生成器,以卷积神经网络为判别器,以历史能耗数据作为输入,利用生成器和判别器的博弈对抗思想降低预测误差。以美国某大学实验楼的建筑能耗数据为例进行实验,预测未来24小时的能耗数据。实验结果表明,对比其他模型,提出的模型在平均绝对误差等评价指标上表现更好,预测精度更高。

关 键 词：建筑能耗预测 生成对抗网络 时间序列多步预测 长短期记忆神经网络 卷积神经网络 

分 类 号：TP389[自动化与计算机技术—计算机系统结构]