简介：摘要:我国国家机关办公建筑和大型公共建筑总面积不足城镇建筑总面积的 4%，但年耗电量约占全国城镇总耗电量的 22%，每平方米年耗电量是普通居民住宅的 10^20 倍。因此对于大型公共建筑的能耗研究工作刻不容缓。针对大型公共建筑物异常能耗监测问题，本文构建了基于 LSTM 算法的大型公共建筑物的异常能耗监测模型，在给定一组特征的前提下，监测出建筑物的异常能源消耗。本文通过 LSTM 算法预测目标时间点的能源消耗量，将预测值与真实的能源消耗量进行比较，计算出预测结果的熵，即衡量二者之间的差距。由于想要进一步改进模型以更准确地监测出异常能耗值，我们使用基于规则的分类器，并根据时间、外部特征和时间类型（工作日与节假日）这三种特征，来确定异常能耗点。并进一步对确定的异常能耗结果进行检查，以筛除一些非正常态的异常能耗值。最终得到了大型公共建筑物异常能耗监测模型。
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