摘要
本发明公开了一种变电站建筑空调控制模型训练方法及系统,通过对得到的各个训练数据和目标数据进行校验和清洗,得到多个处理后的训练数据和处理后的目标数据,将各个处理后的训练数据输入构建的初始控制模型中,以使初始控制模型的模糊化层对各个处理后的训练数据进行模糊化处理,得到对应的隶属度参数,根据隶属度参数,利用递归层对各个处理后的训练数据的时间序列进行处理,得到对应的特征数据,利用决策层对各个特征数据进行分析,得到模型温度数据,然后根据模型温度数据得到匹配度,根据匹配度对初始控制模型中的参数进行更新。通过上述方法得到的空调控制模型,可以对变电站内每个房间的温度进行准确预测,减少各个空调所浪费的能源。
技术关键词
控制模型训练方法
变电站建筑
数据
空调控制方式
变电站环境
模型训练系统
样本
递归模糊神经网络
空调工作模式
参数
BP神经网络
存储计算机程序
模块
计算机设备
日期
序列
处理器
房间
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