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文档简介
US2024023028A1,2024.01.182S2、对采集到的环境参数数据进行数据预处理，用S3、利用预处理后的环境参数数据和对应的能耗步骤S3中，使用深度学习算法训练建筑能耗预测模通过一组生成器和判别器网络，从环境参数数据生成能耗数据，并生成的能耗数据与真实能耗数据无法区分，捕捉到环境参数和能耗之间的复杂非线性关S302，变分自编码器和生成对抗网络的结合：使用VA通过结合在潜在空间中控制环境参数的变化，并生成对应的能耗通过所述建筑能耗预测模型在建筑内部不同位置的环境参数数据之间进行信息传递3步骤S4中，建筑能耗批量预测或逐时预测结合时间序列步骤S5中，生成有效的能源管理策略结合了智能优化和456[0033]图神经网络的传播公式：h_v^{(l+1)}＝f\left(\sum[0035]图神经网络的输出层计算公式：o_v＝g\left(\sum_{u\inN(v)}W^{(L)}h_u^7[0043]Left和right用于限定一个表达式的作用范围，将其与其他运算符或表达式分隔构建成时间序列数据集，使用ARIMA或SARIMA时间序列分析方法，来对数据进行建模和分89[0074]图5为本发明的使用深度学习算法训练建筑能耗预测模型用于建立环境参数和能[0076]图7为本发明的建筑能耗批量预测或逐时预测结合时间序列分析和深度学习的具[0077]图8为本发明的生成有效的能源管理策略结合了智能优化和反馈控制方法步骤示[0089]建筑内部的空气流速影响能源的消耗，包括空调系统的运行效果和通风散热效[0108]S301，深度卷积生成对抗网络(DCGAN)：使用DCGAN来训练建筑能耗预测模型，到环境参数之间的依赖关系和能耗之间的复杂关[0124]图神经网络的输出层计算公式：o_v＝g\lef[0132]Left和right用于限定一个表达式的作用范围，将其与其他运算符或表达式分隔[0162]以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明
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