基于自编LSTM神经网络的空调能耗数据预测及Matlab源码

基于自编LSTM神经网络的空调能耗数据预测及Matlab源码

空调能耗数据预测在能源管理和智能建筑领域具有重要的应用价值。为了实现准确的能耗预测，本文将介绍使用自编Long Short-Term Memory (LSTM) 神经网络模型来进行空调能耗数据预测，并提供相应的Matlab源码实现。

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它在处理序列数据时能够有效地捕捉长期依赖关系。这使得LSTM在处理时间序列数据方面表现出色，适用于空调能耗数据预测任务。

首先，我们需要准备数据集。在这个例子中，我们使用一个包含历史空调能耗数据的CSV文件作为输入。该文件应包含能耗值以及与其相关的时间戳。我们将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练LSTM模型，测试集用于评估模型的预测性能。

接下来，我们将使用Matlab来实现LSTM神经网络模型。以下是实现该模型所需的Matlab源码：

% 步骤 1：加载和预处理数据集
data = readmatrix('energy_data.csv');