【摘 要】
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进行准确、有效的建筑能耗预测对建筑能源管理和智慧楼宇的发展具有指导性意义。本文以河南省某公共建筑夏季制冷季的能耗数据为研究对象,使用机组运行数据、当地气象数据和建筑能耗数据建立基于深度信念网络的公共建筑能耗预测模型,并通过异常值检测,模型参数寻优对模型进行优化,提升模型预测精度。原始数据集中的机组运行数据通过公共建筑内的水源热泵系统实验测得,气象数据通过当地气象站采集获得。针对原始数据中存在的不合
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51876070和51576074）； 空调设备及系统运行节能国家重点实验室开放课题（SKLACKF201606）；
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进行准确、有效的建筑能耗预测对建筑能源管理和智慧楼宇的发展具有指导性意义。本文以河南省某公共建筑夏季制冷季的能耗数据为研究对象,使用机组运行数据、当地气象数据和建筑能耗数据建立基于深度信念网络的公共建筑能耗预测模型,并通过异常值检测,模型参数寻优对模型进行优化,提升模型预测精度。原始数据集中的机组运行数据通过公共建筑内的水源热泵系统实验测得,气象数据通过当地气象站采集获得。针对原始数据中存在的不合理数据,分别采用时间序列分解法（STL）和箱线图法进行异常值检测,将同时被两种方法认定为异常值的数据视为异常值并剔除。将异常值处理后的数据按照3:1的比例分为训练集和测试集,采用深度信念网络算法建立公共建筑能耗预测模型,并建立了两个预测模型作为对比模型,结果表明深度信念网络模型相比于其它两个模型,其平均绝对误差,均方误差均小于两个对比模型,决定系数均大于两个对比模型,这说明能对特征变量进行重构的深度信念网络模型具有较好的预测效果。针对深度信念网络中网络参数对预测模型性能的影响,提出了一种对深度信念网络模型参数进行优化的选择策略,采取实验和经验相结合的方法确定预测模型的最佳隐藏层层数和隐藏层节点数,采用布谷鸟搜索算法对预测模型中的核参数g和惩罚因子C进行寻优,得到模型最优参数。隐藏层层数为2层,隐藏层节点数分别为9和15时,建筑能耗预测模型预测结果最优,与模型优化前相比,优化后模型的平均绝对误差由1.72下降到1.05,均方误差由11.94减小到1.36,决定系数由0.88变为0.98,优化效果显著。本文建立了基于深度信念网络算法的公共建筑能耗预测模型,并通过布谷鸟搜索算法对模型参数进行优化,获得预测精度较高的公共建筑能耗预测模型,模型能较好地预测公共建筑能耗的变化趋势,为建筑节能提供决策和理论支撑。
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