基于深度学习的地铁站环控风水联动节能优化控制方法

一种基于深度学习的地铁站环控风水联动节能优化控制方法，该方法包括：对列车运行状态、站内环境数据以及环控设备数据进行预处理，得到时间序列数据矩阵。通过非负矩阵分解对时间序列数据矩阵进行分解，提取时间序列数据矩阵中的扰动特性，输出盲源分离结果矩阵。通过卷积神经网络对盲源分离结果矩阵进行卷积操作，提取扰动特性的空间模式，通过池化降维生成空间特征向量。通过循环神经网络中双向GRU结构捕捉动态扰动的时间变化规律，生成隐含状态序列。在循环神经网络的输出层引入注意力机制，关注列车进站时的隐含状态，通过权重加权生成优化后的扰动特征表示。将优化后的扰动特征表示作为全连接层的输入，生成并输出相应的节能策略类别。