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搜索结果 - 4
利用机器学习方法量化和预测住宅建筑的灵活性
该研究提出了两种互补的灵活性测量指标，并使用主流的基于机器学习的模型预测住宅建筑物在四小时和 24 小时预测时段内的时间变化和间歇性灵活性。长短期记忆（LSTM）模型在功率灵活性方面表现最佳，可以在 24 小时内准确预测功率灵活性，平均误差
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4 months ago
基于物理信息神经网络的建筑能效预测
基于深层学习模型和物理方程，本文介绍了一种针对住宅建筑热损失的新型神经网络模型，结合建筑信息和能源消耗数据进行能源性能预测，取得了良好的预测准确性，为基于基本建筑特性的自动化、数据驱动能效预测铺平了道路。
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8 months ago
一个家庭群集的强化学习能源协调在真实世界中的实施
通过观测室内数据，我们展示了一种实施简便且易于扩展的强化学习方法，该方法在一个真实世界的场景中验证了基于层次控制系统的协调策略的可行性，并展示了满意的电能追踪效果。
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8 months ago
基于多层感知器的快速阳光评估方法应用于中国政策下的住宅社区概念设计
提出了基于多层感知器的方法，该方法通过一次性预测输出建筑物阴影时间间隔，可以计算所有建筑物的太阳光时间间隔的补集，从而得到场地的太阳光时间。通过三个数值实验，该方法将计算时间缩短至 1/84~1/50，并且准确率达到 96.5%~98%；同
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a year ago
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