基于神经网络的建筑能耗及设备故障预测方法研究

• 作者: 董道国 朱建龙 方瑾
• 来源期刊: 智能建筑与智慧城市
• 学科: 工学
• 关键词: 智慧建筑 能耗预测 故障预测 关联规则 神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 建筑智能化
• 页码范围: 148-150
• 页数: 3页
• 分类号: TU17
• 语种: 中文
• DOI: 10.13655/j.cnki.ibci.2022.04.044

摘要

文章在常规建筑能耗和设备故障预测方法的基础上,根据智慧建筑中BIM模型数据和物联网数据融合形成的数据集,提出了基于BP神经网络的多任务学习方法,将建筑能耗和设备故障预测采用同一神经网络模型进行学习和预测,并阐述了网络结构及损失函数的设计方法,为建筑能耗和设备故障预测提供了新的思路,也为智慧建筑运维管理系统中的智能诊断服务提供算法基础,将人工智能技术真正地应用于智慧建筑运维管理系统之中.