9、智能城市平台与酒店能源需求预测模型研究

智能城市平台与酒店能源需求预测模型研究

智能城市平台概述

智能城市的发展仍在进行中，相关平台具有重要作用。该平台提供的工具能对收集的数据进行统一的管理和分析，其可视化功能可通过多种方式呈现数据，便于从数据中提取知识，助力预测和未来行动。未来，该平台还有一些值得探索的方向：
- 拓展应用场景 ：将平台应用于智能城市所需的其他用例，以展示其多功能性。
- 跟进用例表现 ：跟踪已解释的用例，观察模型在物联网设备获取的新数据下的表现。

酒店能源需求预测研究背景

旅游业在区域发展和资源能源利用方面扮演着重要角色，对环境产生影响。酒店行业是能源消耗大户，仅次于交通运输业。典型酒店每年每平方米的能源使用量在 450 至 700 千瓦时之间，占总电力使用量的 60%以上，不过这些数据会因天气、酒店分类等多种因素而有很大差异。

为了降低能耗，需要考虑高效的能源措施和可再生能源生产技术。许多研究聚焦于酒店能源性能分析，揭示了评估的困难，并提出了将能源需求与酒店入住率、床位数、员工数等参数相关联的模型。通过有效管理能源需求，可实现更可持续和环保的工业活动，降低生态影响，同时有助于酒店实现自给自足和提高经济效益。

在预测酒店能源消耗方面，有多种方法。本文主要关注短期预测，并测试不同的预测范围。常见的技术包括简单预测、时间序列分析、人工智能方法（如人工神经网络、支持向量机）等。循环神经网络（RNN）是处理时间序列数据问题最知名且广泛应用的人工神经网络架构，而长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元网络（GRU）则是为解决常规 RNN 训练时可能出现的梯度消失问题而设计