一种基于频率增强分解Transformer网络的建筑能耗预测方法

本发明公开了一种基于频率增强分解Transformer网络的建筑能耗预测方法，预测模型包括规范化层、嵌入层、WFDformer编码器层、投影变换层和反规范化层；WFDformer编码器层包括多变量时序Transformer模块和双分支频率增强模块；多变量时序Transformer模块包括多头注意力层、前馈神经网络层和两个季节‑趋势渐进分解模块，本发明通过季节‑趋势渐进分解模块对历史输入序列进行渐进式分解，帮助模型逐层解开耦合的模式和成分，以变量token为输入的多变量时序Transformer编码器可使自注意力机制捕获多个能耗变量间的相互作用，同时小波增强与傅里叶增强模块可加强模型对季节局部特征和趋势全局特征的提取能力，提高模型的长期预测性能。