摘要
本发明公开了一种室内环境动态预测方法、系统、介质和设备,涉及建筑智能化技术领域。上述方法包括:构建室内环境预测的多个机理模型,将室内环境相关数据输入多个机理模型,获得多个机理模型的多个第一时刻预测值;将第一时刻预测值作为神经网络的输入,对神经网络进行非线性捕捉训练,获得非线性融合器并获得第一时刻室内物理参数预测值;确定第一时刻室内物理参数预测值与室内物理参数真实值之间的残差,并将残差输入深度分层模糊模型进行训练得到数据补偿模型;将室内环境相关数据输入数据补偿模型获得数据补偿量;将残差与数据补偿量相加,获得室内环境相关的第二时刻物理参数预测值。通过上述方案,能够准确预测复杂的室内环境的环境参数。
技术关键词
动态预测方法
物理
参数
非线性
融合器
时间段
新风系统
建筑智能化技术
数据
能量消耗
深度学习网络模型
动态预测系统
超宽带技术
通风
处理器
分层
空调
照度
窗户
系统为您推荐了相关专利信息
磁电耦合传感器
信号
在线定位方法
电磁感应原理
频率
飞机系统
深度优先算法
可靠性分析方法
计算机存储介质
电子设备
地下水封油库
分类预测模型
分类预测方法
钻孔
辅助分类器