摘要
本发明涉及建筑能耗预测技术领域,具体涉及一种基于EEMD‑SSA‑Informer混合模型的建筑能耗多步预测方法;方法包括:进行信号分解与参数自适应优化;通过动态特征筛选与权重分配机制;改进Informer预测架构设计;进行分量重建与结果输出,采用上述方式,实现了参数配置与数据特性的自适应匹配,分解方法不再存在局限性,能够在分解阶段实现质量与效率的动态平衡。
技术关键词
多步预测方法
权重分配机制
混合损失函数
解码器设计
建筑能耗预测技术
解码机制
噪声分量
储能系统充放电
卷积模块
滑动时间窗口
动态
多尺度
加权特征
参数
注意力
复杂度
搜索算法
空洞
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生成方法
混合损失函数
编码器
语义特征
图像重建
诊断预测模型
多尺度特征提取
数字病理切片图像
集成学习模型
深度残差网络
分层卷积神经网络
多维特征向量
多维度特征提取
能力评估模型
语义特征
轻度认知障碍
模态特征
分类方法
混合损失函数
注意力
皮肤镜
神经网络模型
多尺度语义特征
图像特征编码
混合损失函数