一种基于多元特征循环神经网络的建筑冷负荷软测量方法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第10期北京时间：
作者：刘贤稳, 卢楚杰
摘要：准确的冷负荷计算是采暖通风空调系统实时调控的基础，对建筑节能具有重大意义。软测量是实现冷负荷在线实时估计的方法，为提高软测量模型的预测性能，基于集成算法的思想提出多元特征循环神经网络，集成五种机器学习算法。为验证模型预测性能，在三个来自不同类型建筑的建筑能耗仿真数据集进行对比实验。实验结果表明，提出的模型对比其基模型预测性能大幅提升，与其他集成模型和时间序列预测模型相比评价指标上表现更好，并具有良好的预测稳定性。
关键词：冷负荷, 软测量, 集成学习, 长短期记忆网络
