【摘 要】
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为响应国家节能减碳策略，加强建筑用能的监测，该研究设计出大型建筑用能监测系统，通过系统感知层采集建筑的用能数据，系统进行统计分析整体感知建筑用能情况，能够从多个维度进行用能分析，总结用能数据的变化趋势。用能数据采集模块进行了多通道设计，并集成了多种类型的传感器，能够从多个数据通道同时采集建筑能耗数据，并且能够检测到异常用能数据。基于循环神经网络和BP神经网络构建混合预测模型，提取建筑运行能耗数据中
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为响应国家节能减碳策略，加强建筑用能的监测，该研究设计出大型建筑用能监测系统，通过系统感知层采集建筑的用能数据，系统进行统计分析整体感知建筑用能情况，能够从多个维度进行用能分析，总结用能数据的变化趋势。用能数据采集模块进行了多通道设计，并集成了多种类型的传感器，能够从多个数据通道同时采集建筑能耗数据，并且能够检测到异常用能数据。基于循环神经网络和BP神经网络构建混合预测模型，提取建筑运行能耗数据中的有效特征，最终输出建筑的能耗预测值。实验结果显示该系统的数据采集速度快，采集时间不超过60 s,预测误差最小为0。
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