基于滑动窗口迁移LSTM的建筑能耗预测方法

本申请涉及建筑能耗预测领域，公开了基于滑动窗口迁移LSTM的建筑能耗预测方法，包括以下步骤：S1时序数据处理，首先下载GreatEnergyPredictorIII数据集，并处理缺失、异常值，并对时间序列数据进行了转换，将建筑数据分为四类，并构建完整的样本集；S2领域划分，选择最大均值差异MMD作为衡量领域相似度的工具，评估样本集源领域和目标领域数据的相似度，将样本集分为源领域和目标领域。本发明结合迁移学习的框架，通过利用相似源领域的丰富建筑能耗数据，对LSTM模型采用滑动窗口机制进行预训练，并在目标领域的建筑数据集上进行微调，从而实现不同类型建筑的能耗预测迁移。