用于提高LSTM可解释性和建筑能耗预测准确性的方法

作者:李冠男; 李凡; 徐成良; 高佳佳; 吴雨蓓; 王勇; 王子熙; 陈亮; 熊成龙; 肖俊安; 何卫建; 詹磊
来源:2022-06-29, 中国, CN202210746489.1.

摘要

本发明公开了一种用于提高LSTM可解释性和建筑能耗预测准确性的方法,涉及建筑能耗预测技术领域,其技术要点为:包括以下步骤:S1、分析空间维度,即不同变量对最终预测结果的影响;S2、分析时间维度,即不同小时数对最终结果的影响。本发明定量地分析输入数据的时间和空间维度对最终建筑能耗预测的贡献,增加模型的可解释性,同时完全保留模型的表达能力,对于每个数据实例,本发明的方法可以为每个特征分配一个相关性分数,从而能够解释每个特征对最终决策的贡献程度,增加对所做预测的信任;最后通过剔除相关性小的空间和时间特征,达到提升长短期记忆网络模型的建筑能耗预测准确性的目的。