使用自编LSTM神经网络预测建筑物空调能耗——附带Matlab源代码

使用自编LSTM神经网络预测建筑物空调能耗——附带Matlab源代码

在现代城市化进程中，建筑物能耗占据了大量比重。建筑物内部的空调系统是能耗的主要来源之一。因此，对于空调能耗的精准预测和控制是促进节能减排的重要手段之一。本文将介绍一种基于自编LSTM神经网络预测建筑物空调能耗的方法，并提供Matlab源代码以及实例展示。

1.数据准备
本研究所使用的数据为某办公楼的空调能耗数据，包含了一年内每小时的能耗。首先对原始数据进行清洗、排序、处理缺失值等预处理工作，然后将数据集按照80:10:10的比例划分为训练集、验证集和测试集。

2.建立模型
本文使用的是自编LSTM神经网络模型，其特点是对时间序列数据的处理能力较强。在该模型之前先构建一个简单的多层感知机 (MLP) 模型，以此为基础搭建起LSTM网络。模型的参数设置如下：

输入层节点数：24（24小时）
隐藏层节点数：64
输出层节点数：1
学习率：0.001
迭代次数：1000

3.模型训练
按照划分好的数据集，进行模型训练。使用均方误差 (MSE) 作为损失函数，采用Adam优化器对模型进行优化。

4.模型验证与测试
通过验证集来验证模型的预测效果，并使用测试集来评估模型的性能。计算预测值与实际值之间的均方误差 (MSE) 和平均绝对误差 (MAE) 以进行比较。

以下是完整的Matlab源代码：

% 数据导入
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