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文档摘要

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基于深度学习的建筑能耗预测方法研究

一、引言

随着城市化进程的加速，建筑能耗问题日益突出，成为全球关注的焦点。为了提高建筑能源利用效率，降低能耗，基于深度学习的建筑能耗预测方法研究受到了广泛关注。本文旨在研究并探讨深度学习在建筑能耗预测领域的应用及优势，以期为建筑节能提供新的思路和方法。

二、深度学习与建筑能耗预测

深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作原理，通过大量数据进行学习，从而实现对复杂数据的分析和预测。在建筑能耗预测领域，深度学习可以有效地从海量数据中提取有用信息，为建筑能耗预测提供有力支持。

三、研究方法

本研究采用深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行建