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一种基于三重卷积融合GRU的建筑物能耗预测方法

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申请号：CN202010396195.1
申请人：中国人民解放军国防科技大学
申请日：2020-05-12
主分类号：G06Q10/04
公开（公告）日：2020-08-25
公开/公告号：CN111582588A

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摘要：本发明公开了一种基于三重融合卷积GRU的建筑物能耗预测方法，包括以下步骤：构建三重融合卷积GRU模型，包括第一融合层、第二融合层和输出层，依次顺序串联，所述第一融合层包括第一卷积层和第一双向GRU层，所述第二融合层包括第二卷积层和第二双向GRU层；利用训练集数据，对三重融合卷积GRU模型进行训练；将测试集数据输入训练完毕的三重融合卷积GRU模型，计算建筑物能耗的预测值。本发明通过三个卷积网络将两个双向GRU卷积串行融合在一起，通过同时对序列特征和上下文特征的共同识别，采用融合卷积的形式解决了GRU在时间序列分析中长期依赖丢失问题，使得对建筑物能耗预测有较好的精度和效果。

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