基于深度学习的建筑负荷预测论文.docxVIP

基于深度学习的建筑负荷预测论文.docx

1、本文档共7页，其中可免费阅读3页，需付费25金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于深度学习的建筑负荷预测论文

摘要：

随着城市化进程的加快，建筑负荷预测在智能电网建设和能源管理中具有重要意义。本文针对建筑负荷预测问题，提出了一种基于深度学习的建筑负荷预测方法。通过分析现有研究，总结了建筑负荷预测的关键技术和难点，并介绍了本文的研究方法和创新点。

关键词：深度学习；建筑负荷预测；能源管理；智能电网

一、引言

（一）研究背景

1.内容1：随着全球能源需求的不断增长，建筑负荷预测在智能电网建设和能源管理中扮演着至关重要的角色。通过对建筑负荷的准确预测，可以优化能源分配，提高能源利用效率，降低能源成本。

2.内容2：然而，建筑负荷预测面临着诸多挑战，如数据稀疏、非线性关系复

咨询Ta 进入空间

更多 >