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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112712213A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110053199.4
申请日：2021-01-15
Applicant: 上海交通大学 , 广东美的暖通设备有限公司
Abstract: 本发明提供了一种集中空调住宅深度迁移学习能耗预测方法及系统，涉及建筑能源智能化技术领域，包括数据搜集模块、数据预处理模块、模型构建模块和预测结果输出模块，其中，所述数据搜集模块，获取集中空调的历史能耗数据，存入计算机；所述数据预处理模块，调用获得的数据进行清洗与预处理，再次存入计算机；所述模型构建模块，调用所述数据预处理模块储存的数据，然后预训练、微调与保存模型；所述预测结果输出模块，调用保存的模型，输入被预测楼栋的输入变量，输出最终预测结果。利用本发明提供的算法，在缺乏数据时，可以实现对集中空调能耗高精度的预测，为建筑节能的优化工作提供了参考。
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公开(公告)号：CN112712213B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110053199.4
申请日：2021-01-15
Applicant: 上海交通大学 , 广东美的暖通设备有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种集中空调住宅深度迁移学习能耗预测方法及系统，涉及建筑能源智能化技术领域，包括数据搜集模块、数据预处理模块、模型构建模块和预测结果输出模块，其中，所述数据搜集模块，获取集中空调的历史能耗数据，存入计算机；所述数据预处理模块，调用获得的数据进行清洗与预处理，再次存入计算机；所述模型构建模块，调用所述数据预处理模块储存的数据，然后预训练、微调与保存模型；所述预测结果输出模块，调用保存的模型，输入被预测楼栋的输入变量，输出最终预测结果。利用本发明提供的算法，在缺乏数据时，可以实现对集中空调能耗高精度的预测，为建筑节能的优化工作提供了参考。
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公开(公告)号：CN110046743B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910168405.9
申请日：2019-03-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GA‑ANN的公共建筑能耗预测方法和系统，采集公共建筑逐时能耗及其影响因素的数据，整理数据并进行预处理；划分训练集和测试集，并通过相关系数法筛选输入变量；输入测试数据，通过遗传算法优化人工神经网络模型的相关参数，之后使用训练集数据训练模型；通过输入被预测时期的输入变量，预测公共建筑能耗；最后通过误差指标评价对测试集的预测效果，给出容许误差范围。本发明给出了利用遗传算法和人工神经网络对公共建筑能耗预测的流程与方法。针对公共建筑，实现了高精度的预测，为公共建筑能耗的监测、管理和诊断提供了依据。
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公开(公告)号：CN111367171A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010099541.X
申请日：2020-02-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种太阳能与天然气耦合冷热电联供系统多目标优化方法及系统，包括：建立冷热电联供系统数学模型，确定冷热电联供系统数学模型中的粒子种群；确定冷热电联供系统数学模型中的粒子种群的约束条件；建立冷热电联供系统评价模型；初始化冷热电联供系统数学模型中粒子种群参数及粒子速度；根据粒子种群参数及粒子速度，计算适应度指标；根据适应度指标基于帕累托最优的多目标粒子群算法，计算帕累托最优解集，运用基于理想解的多属性决策方法，确定最优配置参数；本发明解决了帕累托最优解集中多样化方案的客观排序问题，遴选出帕累托最优解集中的最佳方案，满足冷热电联供系统的优化设计需求。
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公开(公告)号：CN110046743A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910168405.9
申请日：2019-03-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GA-ANN的公共建筑能耗预测方法和系统，采集公共建筑逐时能耗及其影响因素的数据，整理数据并进行预处理；划分训练集和测试集，并通过相关系数法筛选输入变量；输入测试数据，通过遗传算法优化人工神经网络模型的相关参数，之后使用训练集数据训练模型；通过输入被预测时期的输入变量，预测公共建筑能耗；最后通过误差指标评价对测试集的预测效果，给出容许误差范围。本发明给出了利用遗传算法和人工神经网络对公共建筑能耗预测的流程与方法。针对公共建筑，实现了高精度的预测，为公共建筑能耗的监测、管理和诊断提供了依据。
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