基于Seq-GRU的建筑能耗预测方法研究

预测建筑能耗常用物理模型方法和机器学习方法,针对这两种方法存在数据获取难度大与大规模建筑能耗数据下预测精度不高的问题,提出了一种基于Seq-GRU的建筑能耗预测方法。通过构建Seq-GRU深度学习模型,使用历史建筑能耗数据对其进行训练,重点研究建筑能耗数据不同特征对预测结果的非线性关系。Seq-GRU使用GRU构建Seq2Seq模型,预测一段时间内的建筑能耗数据,并通过引入注意力机制等方法提高模型的预测精度和速率。实验结果表明,基于Seq-GRU的建筑能耗预测方法可以获取较好的建筑能耗数据。