【摘 要】
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针对大型公共建筑之中实际能耗数据缺乏、能耗预测精度低的问题,提出了一种方法——基于生成对抗网络的Q学习能耗预测算法(Reinforcement Learning Algorithm Based on Gener
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室
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针对大型公共建筑之中实际能耗数据缺乏、能耗预测精度低的问题,提出了一种方法——基于生成对抗网络的Q学习能耗预测算法(Reinforcement Learning Algorithm Based on Generative Adversarial Networks,GAN_RL)。该算法首先将能耗数据转化成时间标记的数据,同时利用生成对抗网络生成部分建筑能耗数据,并将其加入原始能耗数据之中,将前几个时辰的能耗数据通过环境状态进行建模,结合Q学习方法预测后续能耗。该算法采用结合生成对抗网络与Q学习的方法解决了
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