Online Forecast of Building Energy Consumption Based on LM-BP Neural Network
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摘要: 由于神经网络不需要建立复杂的数学模型,因此基于BP神经网络的建筑能耗预测引起广泛关注.但标准BP神经网络收敛速度慢,不适于建筑能耗在线预测,因此采用了Levenberg-Marquardts算法对标准BP神经网络加以改进,并将其应用于某建筑未来24小时的整点电量负荷预测.实验结果表明,改进的神经网络明显提高了训练速度,为建筑短期负荷的在线预测提供了一种方法.
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