这项研究利用最新的深度学习算法来减少点对点能源系统的损失和拥堵，通过一个新的数据集（包括 COVID-19 封锁期间的能源消耗）来预测能源消耗需求的未来值。使用随机森林 (RF)、Bi-LSTM 和 GRU 三种学习算法来预测建筑物能耗的未来值。使用 RMSE 和 MAE 评估指标对结果进行比较。结果表明，可以实现准确结果预测未来能源需求，并且 Bi-LSTM 和 GRU 表现更好，特别是当训练为仅包含能源消耗值且不包含其他特征的单变量模型时。

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