摘 要
随着全球能源需求的持续增长和环境问题的日益严峻，能耗预测与优化已成为实现可持续发展的重要研究方向。本研究旨在构建一种基于深度学习的能耗预测与优化模型，以提高预测精度并为节能策略提供科学依据。针对传统方法在处理复杂非线性数据时的局限性，本文提出了一种融合长短期记忆网络（LSTM）与注意力机制的深度学习框架，同时结合多源数据特征提取技术，以增强模型对动态能耗模式的学习能力。通过引入强化学习算法优化控制策略，该模型能够根据实时数据调整预测参数，并生成高效的能耗管理方案。实验结果表明，所提模型在多种场景下的预测误差显著低于现有方法，平均绝对百分比误差（MAPE）降低至3.2%，且优化策略可实现约15%的能耗节约。此外，模型具备较强的泛化能力和鲁棒性，适用于不同规模和类型的建筑及工业系统。本研究的主要创新点在于将深度学习与强化学习相结合，突破了传统能耗预测方法的性能瓶颈，为智能化能源管理系统的设计提供了新思路。研究成果不仅有助于提升能源利用效率，还为推动绿色低碳技术的发展奠定了理论基础。
关键词：深度学习；能耗预测；强化学习；注意力机制；优化策略
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 能耗预测与优化的研究背景 1
1.2 深度学习在能耗领域的意义 1
1.3 国内外研究现状分析 2
1.4 本文研究方法概述 2
2 深度学习模型的构建与选择 2
2.1 深度学习模型的基本原理 3
2.2 常见深度学习模型对比分析 3
2.3 能耗预测模型的构建策略 3
2.4 数据预处理与特征提取方法 4
2.5 模型选择的评价标准 4
3 能耗预测模型的实现与优化 5
3.1 能耗数据的获取与清洗 5
3.2 预测模型的训练与验证 5
3.3 模型超参数调优方法 5
3.4 不同场景下的模型适应性分析 6
3.5 预测精度提升的技术路径 7
4 能耗优化策略的设计与应用 7
4.1 能耗优化的目标与约束条件 7
4.2 基于预测结果的优化算法设计 8
4.3 实时优化与长期规划的结合 8
4.4 优化策略的实际案例分析 8
4.5 优化效果评估与改进方向 9
结 论 10
致 谢 11
参考文献 12
