《表1 部分样本信息:基于LSTM网络的建筑能耗预测方法》
如图5所示,可以更直观地了解各个变量间的相关性,灰度表示变量间相关性的程度,可以看出,办公楼电力消耗量与雇员人数以及是否为休息日这两个属性相关程度较高。
图表编号 | XD00196387100 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.12.01 |
作者 | 刘杭 |
绘制单位 | 苏州科技大学电子与信息工程学院、江苏省建筑智慧节能重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
如图5所示,可以更直观地了解各个变量间的相关性,灰度表示变量间相关性的程度,可以看出,办公楼电力消耗量与雇员人数以及是否为休息日这两个属性相关程度较高。
图表编号 | XD00196387100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.12.01 |
作者 | 刘杭 |
绘制单位 | 苏州科技大学电子与信息工程学院、江苏省建筑智慧节能重点实验室 |
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