增强神经网络算法构建混合模型的建筑能耗短期预测OA

随着智能电网进一步普及以及分布式电源种类与数量增多,建筑能耗数据具有更大的非线性与非平稳特征,单一预测模型无法满足其精度要求。文章提出一种新型混合模型,利用去噪自编码器(DenoisingAutoEncode,DAE)在不丢失数据特征的基础上,对波动性较大的大量数据降维简化;本次实验对AdaBoost算法进行改进,优化迭代过程;利用改良后的AdaBoost算法优化BP神经网络的权值与阈值完成对建筑能耗的预测;应用AE-AdaBoost-BP混合模…查看全部>>