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building energy consumption
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从时间序列数据预测底层建筑用电需求的可预测性
利用数据驱动方法预测建筑能源需求的可预测性,不需先使用数据驱动的预测模型。
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7 months ago
基于历史数据和环境因素的数据驱动能耗预测
本研究通过使用历史能源数据、占用模式和天气条件,引入了一种基于长短期记忆(LSTM)模型的建筑能源消耗预测方法。该 LSTM 模型对于住宅和商业建筑的短期、中期和长期能源预测相比现有的预测模型具有更高的准确性。通过与线性回归、决策树和随机森
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10 months ago
BuildingsBench: 一份包含 900K 座建筑的大规模数据集及其用于短期负荷预测的基准
本研究使用大规模建筑模拟数据集建立了预训练模型,实现短期负荷预测模型的泛化,进一步运用该模型提出了零样本与迁移学习等新颖任务,同时增强数据集多样性可提高预测性能。
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a year ago
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