区域供热建筑能耗预测的基于周期的神经网络算法

arifaakter

中国北方正在大力推广热电联产和清洁供暖技术。建筑能耗的准确预测是供暖调节的基础。在本文中，建筑能耗的日、周和年周期由傅里叶变换确定。因此，提出了一种基于周期的神经网络）来预测建筑能耗。主要创新是引入了一种新的 阿根廷 WhatsApp 号码 数据结构，即时间不连续的滑动窗口。滑动窗口包括过去 24 小时、上周同期 24 小时和上年同期 24 小时。在预测未来 的建筑能耗时，PBNN 的预测误差分别为。分别比传统的滑动窗。的训练时间大约是 TSW-PBNN 的一半。时间不连续的滑动窗口减少了能耗预测误差和神经网络模型训练时间。  如果您有要登录的个人资料，则可以登录；但是，FOMO并不强迫你这样做，因为你可以理解字体，而且风格非常随意，甚至很酷。 在中心，有一个带有证明的社会证明的图像 该页面既解释了它一直在做的事情，又呼吁访问者采取行动，并有机会免费试用。


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