A Short-Term Building Load Prediction Method Based on Modal Decomposition and Deep Learning
Rattachement africain : cn, jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Accurate cooling load prediction is essential for energy-efficient HVAC system operation. However, the stochastic and nonlinear nature of load data challenges conventional neural networks, causing prediction delays and errors. To address this, a novel hybrid model is developed. The approach first applies a two-stage decomposition (CEEMDAN with K-means and VMD) to process complex cooling load data. Then, a CNN-BiLSTM network optimized by the Crested Porcupine Optimizer and integrated with an attention mechanism is constructed for prediction. Experimental results demonstrate the model’s high performance, achieving a 96.75% prediction accuracy with a MAPE of 3.25% and an R2 of 0.9929. The proposed model shows strong robustness and generalization, providing a reliable reference for intelligent building energy management.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Short-Term Building Load Prediction Method Based on Modal Decomposition and Deep Learning
- Date Crossref
- 10/12/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Tianjin University Tianjin Key Laboratory of Built Environment and Energy Application pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tianjin University of Commerce pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ministry of Housing and Urban-Rural Development Center of Science and Technology & Industrialization Development pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Osaka Metropolitan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hebei University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Environmental Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Mechanical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Graduate School of Human Life and Ecology Department of Living Environment Design pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Energy and Environmental Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Tianjin Key Laboratory of Built Environment and Energy Application — Tianjin University, Tianjin University of Commerce et Center of Science and Technology & Industrialization Development — Ministry of Housing and Urban-Rural Development, avec 6 autres affiliations.
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