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文檔簡介

據預設影響因素,對歷史能耗觀測數據進行分數據中的有效樣本數據,生成各組增量樣本數據;根據各組增量樣本數據與各組有效樣本數目標區域內的公共建筑節能策略。通過上述方2獲取目標區域內公共建筑的歷史能耗觀測數據,根據預設影響根據所述各組增量樣本數據與各組有效樣本數據,建立能耗預測模將目標建筑的當前建筑信息、當前環境信息與當前時間信息輸入所述能耗預測模型,獲取所述目標建筑的當前能耗觀測數據,根據所述能耗預測數據根據所述各組增量樣本數據與各組有效樣本數據,確定輸入樣本數據與目標樣本數根據所述輸入樣本數據與目標樣本數據對所述初始能耗預測模型在所述新的損失函數滿足預設優化目標時,根據所述優3在所述新的損失函數不滿足預設優化目標時,根據所述新的根據所述新的優化輸出數據,返回執行根據所述優化輸出數據與所述目標樣本數據,5.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取所述目標建筑的當前能耗觀測數在所述差異數據不符合預設數據范圍時,確定目標建筑的能在所述差異數據符合預設數據范圍時,確定目標建筑的8.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對所述各組初始樣本數據進行異常檢根據預設異常檢測算法對所述各組初始樣本數據進行異常檢測樣本獲取模塊,用于獲取目標區域內公共建筑的歷史能耗觀測數據,根樣本生成模塊,用于對所述各組初始樣本數據進行異常檢測,確定各能耗預測模塊,用于根據所述各組增量樣本數據與各組所述能耗預測模塊,還用于將目標建筑的當前建筑信息、當前環4節能診斷模塊,用于獲取所述目標建筑的當前能耗觀測數據,根所述節能診斷模塊,還用于根據所述節能診斷結果,生成目標區域內5[0004]上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案,并不代表承認上述內容是現有技678[0055]圖1是本發明實施例方案涉及的硬件運行環境的公共建筑節能診斷設備的結構示[0062]如圖1所示,該公共建筑節能診斷設備可以包括:處理器1001,例如中央處理器口、無線接口。網絡接口1004可選的可以包括標準的有線接口、無線接口(如無線保真(Wireless_Fidelity,Wi_Fi)接口)。存儲器1005可以是高速的隨機存取存儲器(RandomAccessMemory,RAM)存儲器,也可以是穩定的非易失性存儲器(Non_VolatileMemory,[0063]本領域技術人員可以理解,圖1中示出的結構并不構成對公共建筑節能診斷設備[0064]如圖1所示,作為一種存儲介質的存儲器1005中可以包括操作系統、網絡通信模[0065]在圖1所示的公共建筑節能診斷設備中,網絡接口1004主要用于與網絡服務器進9度大于10℃且小于等于20℃為三級溫度,溫度大于20℃且小于等于30℃為四級溫度,溫度大于30℃且小于等于40℃為五級溫度,溫度大等于40℃為六級溫度,濕度狀態也可使用等[0082]可以理解的是,所述增量樣本數據的數量可在公共建筑節能診斷程序中進行設測模型為優化過程中的能耗預測模型,所述優化輸出數據為優化能耗預測模型的輸出數出貢獻的部分可以以軟件產品的形式體現出來,該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質

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