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本发明属于智慧城市及建筑节能领域，公开了一种办公建筑内空调负荷预测模型建立、预测方法及系统。方法包括如下步骤：步骤1：采集历史环境数据和测量日负荷数据；步骤2：建立RBF神经网络和残差网络，所述的残差网络包括多个子网络，将历史环境数据作为训练集，将测量日负荷数据作为标签集分别训练RBFNN网络和残差网络，将训练好的RBFNN网络作为空调负荷预测模型。本发明针对不同时间段，根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小，动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差，并将动态组合
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113111419 A (43)申请公布日 2021.07.13 (21)申请号 202110412887.5 (22)申请日 2021.04.16 (71)申请人 西安
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