基于RBF神经网络的建筑物能耗预测方法
- 专利权人:
- 常州瑞信电子科技有限公司
- 发明人:
- 薛云灿,孙力,孙德银
- 申请号：
- CN201810620942.8
- 公开号：
- CN108694473A
- 申请日:
- 2018.06.15
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 董建林
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于RBF神经网络的建筑物能耗预测方法，包括步骤：选取建筑物能耗的拟选取影响因素的历史数据生成输入向量，以其所对应的建筑物能耗值的历史数据作为输出，得到训练样本；采用改进遗传算法选择建筑物能耗影响因素；选取建筑物能耗影响因素的待预测日的数据输入RBF神经网络，得到建筑物能耗预测值；本发明较好地解决了RBF神经网络的泛化问题；采用基于L‑GEM的RBF神经网络实现建筑物能耗预测，提高了神经网络预测结果的准确性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
