本发明涉及一种基于WGAN算法的建筑能耗预测方法及监测预测系统。主要是采集了建筑物的能耗数据以及相关的能耗特征数据，使用变分自动编码器提取高级特征，并通过极限梯度增强算法检测特征重要性。然后将所有获得的所有能耗特征输入至生成对抗网络模型中训练，同时利用强化学习算法对模型中的超参数优化，最终获得一个预测模型，用于预测建筑能耗。本发明的能耗预测方法不仅提高了模型训练的性能和速度，同时充分利用各种数据之间的紧密联系和相互作用，使得预测模型更加稳定和精准。
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“基于WGAN算法的建筑能耗预测方法及监测预测系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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