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文档简介
一种用于中央空调的能耗优化方法及数据本发明公开了一种用于中央空调的能耗优可有效缓解多变量与众多时间步构成的数据集通道数据集，有助于卷积计算时提取参数间特2步骤3.1：将连续N段时间内的运行参数与一条相隔一段时间T的运行参数合并作为一类数根据最大平均轮廓系数S与尽可能小的误差平方和3x()为第j个种群中第i个粒子在第t次迭代时的速度和位置属性，ω为惯性系数，c1和c2为学习因子，PBestf(i)和gBest'(i)分别是当前粒子最优位置和群体最优位粒子种群更新方式采用异步更新，即每个粒子完成属性更新后，对个体最型作为优化算法的目标函数，将采集参数的正常范围联合步骤4.3得到的关联规则作为优4y4.一种用于权利要求1所述能耗优化方法的数据采集系统，该系统包括依附于中央空量；2个Lora无线流量传感模块分别采集：冷冻水的总管路流量和冷却水的总管路流量；5积计算时提取参数间特征。针对多步预测的非线性问题通过残差连接拓展神经网络深度，[0006]步骤1：分别采集中央空调系统中蒸发器入口和出口温度、冷凝器入口和出口温6和分别为第j个参数中的最小值和最大值；度的聚类方法对数据集在Q维空间进行聚类，得到一个不规则的簇，并去除其余运行数据[0013]步骤3：对步骤2预处理得到的数据集进行多通道深度残差网络的建模及能耗预的数据集结合3个本征模函数构建成4通道的新[0016]步骤3.3：将数据集按照9：1的划分为训练集与验证集，深度残差网络基于[0018]步骤4.1：采用K均值聚类算法对7持度为数据集长度的5最小置信度为85得到一组络模型作为优化算法的目标函数，将采集参数的正常范围联合步骤4.3得到的关联规则作8[0040]步骤2.2.3：从核心点的邻域Eps内访问一个未处理的点，若没有则回到步骤[0051]一种用于上述能耗优化方法的数据采集系统，该系统包括依附于中央空调系统传感系统中各模块采用Lora无线通信传输到Lora网关，再由Lora网关转发给上位计算机，9除离群点的优秀数据集，如表(一)所示，其中归纳了所有簇为1的聚类参数对应的聚类结数据中输入包含了前59分钟运行参数和一条间隔1小时的运行参数，输出为连续的后60分[0065]将数据集按照上述区间进行离散化编行关联规则挖掘，设定最小支持度为数据集长度的5最小置信度为85得到一组关联[0068]以步骤5.1中的改进粒子群算法作为优化算法
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