典型文献
某烟厂储丝车间空调系统能耗预测研究
文献摘要：
为实现空调系统的节能运行,优化空调系统控制策略,减少系统能耗,提出一种基于深度学习门控循环单元(GRU)神经网络的空调系统能耗预测模型,对某烟厂储丝车间的空调系统能耗数据进行预测.在短期预测中,均方根误差(RMSE)值为7.20,平均绝对误差(MAE)值为3.43;在中期预测中,RMSE值为6.52,MAE值为5.15.结果显示,GRU神经网络能耗预测模型的预测结果与实际数据偏差较小,具有更高的预测准确率.
文献关键词：
空调;神经网络;深度学习;能耗;预测
中图分类号：
作者姓名：
陈璐瑶;曹子涵;罗军;贺曦;高金良;陈焕新
作者机构：
华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院;湖南中烟工业有限责任公司郴州卷烟厂;北京康孚科技股份有限公司;华中科技大学能源与动力工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]陈璐瑶;曹子涵;罗军;贺曦;高金良;陈焕新-.某烟厂储丝车间空调系统能耗预测研究)[J].制冷与空调,2022(08):22-25
A类：
B类：
烟厂,空调系统能耗,预测研究,节能运行,系统控制,门控循环单元,GRU,能耗预测模型,能耗数据,短期预测,RMSE,平均绝对误差,MAE,中期预测,实际数据,数据偏差,预测准确率
AB值：
0.307273
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