水利水电建筑能耗短期预测模型构建
【摘要】 由于水利水电建筑短期能耗特征具有非线性与不确定性，导致传统模型预测精度下降，建筑预期成本增加，为此设计基于深度信念网络的水利水电建筑能耗短期预测模型。利用深度信念网络的自主学习能力，提取建筑能耗短期特征变量，采用相关矩阵法、逐步回归法，剔除特征变量的多重共线性。在此基础上，采用粒子群优化算法设置环境指标等预测参数，实现水利水电建筑能耗短期预测。实验结果显示，与传统模型相比，所设计的模型可以较为准确预测水利水电建筑短期能耗，建筑预期成本较低，实际应用效果较好。
