一种基于搜索区间重构的随机配置网络预测建筑能耗方法

专利主权项内容

1.一种基于搜索区间重构的随机配置网络预测建筑能耗方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：对建筑的历史数据进行整理，补充缺失数据，生成历史数据集；步骤二：建立基于随机配置网络的初始建筑能耗预测模型，基于互信息对搜索范围进行分配，隐含层的输入权值在对应范围内随机生成，利用最小二乘法计算隐含层的输出权值；步骤三：利用历史数据集计算建筑能耗预测模型的输出误差，若不满足精度要求，则新增一个隐含层神经元，新增神经元的参数通过权重初始化方法获得；若满足精度要求，建筑能耗预测模型训练完成，得到最终建筑能耗预测模型，跳到步骤五；步骤四：计算增加神经元后的建筑能耗预测模型的输出误差，若满足精度要求，建筑能耗预测模型训练完成，得到最终建筑能耗预测模型，进入步骤五；否则，跳到步骤三；步骤五：将当前建筑的相关参数作为输入向量输入得到最终建筑能耗预测模型，最终建筑能耗预测模型的输出即为当前能耗预测值。