基于CNN和BiLSTM神经网络模型的太阳能供暖负荷预测研究

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摘 要：针对太阳能供暖系统中因热量供需不匹配而引起的能源浪费现象，提出一种基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的短期热负荷预测模型。首先对数据进行清洗，使数据准确完整；其次依据皮尔逊相关系数对输入特征进行筛选；最后依据其空间-时间特征建立卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络模型。在与单一神经网络模型长短期记忆神经网络及双向长短期记忆神经网络进行详细比较和分析后，结果表明，该模型相较于传统神经网络模型在精确度上存在明显提升，验证了本模型在太阳能供暖负荷预测中的有效性。（剩余10570字）