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本发明提出了一种基于LSTM算法的室内温度预测方法,步骤1:获取一段时间内每间隔15分钟的室内温度,室外温度,风速,室外湿度,天气数据(晴,多云,雨,雪),太阳辐射强度(用温度等效),空气源热泵的启停状态及供水温度等数据,并对所得到的数据集进行预处理;步骤2:将数据集转化为有监督学习数据集,同时将除当前时刻需要预测的室内温度外所有因素移除;步骤3:将数据集划分为训练集和验证集两部分;步骤4:搭建LSTM神经网络模型,利用训练集训练LSTM神经网络模型并调整LSTM参数,返回每一代的损失值,根据建
(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 113361744 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110452019.X
(22)申请日 2021.04.26
(71)申请人 华北电力大学
地址
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