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本发明公开了一种基于SBO优化CNN的高层住宅建筑群热负荷预测方法及系统,基于高层住宅建筑群将室外干球温度、相对湿度、风速、建筑体形系数、建筑高度和窗墙面积比6个影响因素作为预测模型输入,采用Lasso回归模型筛选出显著相关的输入变量。然后使用卷积神经网络构建预测模型,利用SBO迭代生成的最优个体对CNN卷积层过滤器数量和Dropout层概率进行优化,进而提高CNN模型的预测精度。本发明可直接用于住宅建筑群的热负荷预测,使得节约预测成本、提高预测精度以优化室内舒适度和能源节约;满足小区级换热站及
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112926795 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110302870.4
(22)申请日 2021.03.22
(71)申请人 西安建筑科技大学
地址
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