期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到115篇文章
< 1 2 … 6 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于灰箱模型的设计阶段建筑负荷预测方法 被引量：2
1
作者 贾文琦 潘毅群 《建筑热能通风空调》 2021年第3期1-5,共5页
本文以能耗模拟软件EnergyPlus为计算工具,对不同情境下的建筑进行模拟,形成基于正演模型的数据库,该数据库包含大量建筑情景,能较好地涵盖实际工程设计情况。在此数据库基础上,采用深度学习方法,实现快速预测建筑全年逐时负荷,测试结... 本文以能耗模拟软件EnergyPlus为计算工具,对不同情境下的建筑进行模拟,形成基于正演模型的数据库,该数据库包含大量建筑情景,能较好地涵盖实际工程设计情况。在此数据库基础上,采用深度学习方法,实现快速预测建筑全年逐时负荷,测试结果表明,该方法表现出了良好的快速性和准确性。该灰箱方法简单方便,为设计阶段建筑负荷预测提供了一种新的解决思路。 展开更多
关键词 设计阶段建筑负荷预测 灰箱模型 深度学习 数据库
在线阅读 下载PDF
基于LS-SVM的建筑工程设计阶段造价预测研究 被引量：19
2
作者 申建红 王硕 孙小宁 《建筑技术》 2018年第2期209-212,共4页
建筑工程设计阶段的概预算对工程全生命周期造价的影响是至关重要的,有必要对其进行单独的研究分析。针对传统方法预测精度低和样本需求量大等缺陷,根据工程项目造价构成的特点,提取出13个典型特征指标作为输入集建造基于最小二乘支持... 建筑工程设计阶段的概预算对工程全生命周期造价的影响是至关重要的,有必要对其进行单独的研究分析。针对传统方法预测精度低和样本需求量大等缺陷,根据工程项目造价构成的特点,提取出13个典型特征指标作为输入集建造基于最小二乘支持向量机的预测模型。最后,通过实际工程案例进行验证,采用Matlab工具箱对工程造价进行仿真实验,并将结果与其他造价预测方法相对比,证实了其有效性。 展开更多
关键词 建筑工程 设计阶段 造价预测 LS-SVM
在线阅读 下载PDF
基于EMD与机器学习算法的近零能耗建筑负荷预测方法 被引量：2
3
作者 韩少锋 吴迪 +5 位作者 张圣原 苗睿佺 刘奥 韩中合 韩旭 郭加澄 《暖通空调》 2024年第7期82-89,97,共9页
采用皮尔逊相关系数法分析了不同特征变量与冷热负荷的相关性,确定了预测模型的输入特征变量。采用经验模态分解(EMD)对逐日冷热负荷按频分解,然后采用机器学习算法,即反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM),分别对不... 采用皮尔逊相关系数法分析了不同特征变量与冷热负荷的相关性,确定了预测模型的输入特征变量。采用经验模态分解(EMD)对逐日冷热负荷按频分解,然后采用机器学习算法,即反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM),分别对不同频率的负荷量进行了训练、验证,最后重构得到了近零能耗建筑预测负荷。基于上述方法,以北京市某近零能耗居住建筑为研究对象,比较了不同算法预测结果的精确度。结果表明:采用EMD与RF算法相结合对近零能耗建筑冷热负荷的预测精确度较高。进一步采用穷举搜索法对模型初设参数进行了优化,冷热负荷预测结果精确度提高,冷负荷预测结果的决定系数R2、平均绝对百分比误差MAPE分别为0.996、1.32%,热负荷预测结果的R2、MAPE分别为0.997、0.79%。 展开更多
关键词 近零能耗建筑 负荷预测 经验模态分解 机器学习算法 反向传播神经网络(BPNN) 随机森林(RF) 支持向量机(SVM) 穷举搜索法
在线阅读 下载PDF
基于子空间辨识方法的建筑群热负荷预测研究
4
作者 刘亚肖 王芃 姜巍 《暖通空调》 2024年第7期76-81,75,共7页
根据建筑热力模型和热负荷计算模型建立了状态空间模型,分别利用未指定状态变量和指定状态变量的子空间辨识方法构建了建筑群热负荷预测模型,并以哈尔滨市某小区换热站为例,验证和比较了2种方法的热负荷预测结果及训练策略和预测时长对... 根据建筑热力模型和热负荷计算模型建立了状态空间模型,分别利用未指定状态变量和指定状态变量的子空间辨识方法构建了建筑群热负荷预测模型,并以哈尔滨市某小区换热站为例,验证和比较了2种方法的热负荷预测结果及训练策略和预测时长对预测精度的影响。结果表明:指定状态变量比未指定状态变量的子空间辨识方法的热负荷预测平均绝对百分比误差降低了10.00%;未指定状态变量的子空间辨识方法的中期预测效果优于短期预测,平均绝对百分比误差降低了13.34%。 展开更多
关键词 供热系统 热负荷预测 子空间辨识方法 建筑群 状态空间模型 状态变量 室内平均温度
在线阅读 下载PDF
计及区域建筑群生长特性的动态冷热负荷预测 被引量：1
5
作者 杜玉吉 钟崴 +1 位作者 钱辉金 俞自涛 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期140-149,共10页
考虑区域建筑群的动态生长特性,结合负荷计算理论、灰色Verhulst模型及等维新息灰色理论,采用MATLAB构建完整的区域动态冷热负荷预测方法,以常州高铁新城2017—2022年的建筑面积为历史数据,对区域未来10年的冷热负荷进行预测.结果表明,... 考虑区域建筑群的动态生长特性,结合负荷计算理论、灰色Verhulst模型及等维新息灰色理论,采用MATLAB构建完整的区域动态冷热负荷预测方法,以常州高铁新城2017—2022年的建筑面积为历史数据,对区域未来10年的冷热负荷进行预测.结果表明,采用基于等维新息灰色理论的Verhulst灰色模型建立的3种业态面积预测方程拟合精度均达到一级.高铁新城未来10年冷热负荷先快速增长后缓慢增长直至饱和,达到饱和的时间约为2030年,冷、热负荷饱和规模分别为436、228 MW,与采用面积指标法的计算结果(冷负荷为472 MW、热负荷为285 MW)相比,分别降低了约7.52%、19.86%. 展开更多
关键词 区域供冷供热系统 动态负荷预测 建筑群生长特性 灰色模型 新型城镇化
在线阅读 下载PDF
一种多模态融合的建筑能源系统冷负荷超短期预测方法
6
作者 高正中 程雨盟 +1 位作者 殷秀程 初永丽 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第11期185-192,共8页
当前关于建筑能源系统冷负荷超短期预测的研究只局限于构建单一模态的输入特征集,在一定程度上限制了冷负荷预测精度。为解决该问题,提出一种多模态融合的建筑能源系统冷负荷超短期预测方法。首先,为解决输入特征集形式单一的问题,基于... 当前关于建筑能源系统冷负荷超短期预测的研究只局限于构建单一模态的输入特征集,在一定程度上限制了冷负荷预测精度。为解决该问题,提出一种多模态融合的建筑能源系统冷负荷超短期预测方法。首先,为解决输入特征集形式单一的问题,基于建筑能源系统的总冷负荷与各用户单元冷负荷的历史数据,分别构建了类序列、类图像和类视频模态的3种输入特征集;其次,根据3种模态输入特征的数据结构特点,有针对性地构建了3种深度学习预测模型,分别为双向门控循环单元、时空神经网络、三维卷积神经网络,得到3种模态输入下的初步总冷负荷预测结果;最后,提出一种基于Stacking集成学习的多模态融合方法,对3种模态输入下各预测模型的初步预测结果进行二次学习,得到最终的总冷负荷预测结果。根据美国亚利桑纳州立大学能源系统的实际负荷数据进行测试,仿真结果表明:所提出方法能够有效地提升冷负荷超短期预测精度。 展开更多
关键词 多模态融合 Stacking集成学习 冷负荷 超短期预测 建筑能源系统
在线阅读 下载PDF
计及用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法
7
作者 李洁 顾水福 +3 位作者 周磊 李亚飞 刘乙 朱超群 《电力需求侧管理》 2024年第2期34-40,共7页
为充分利用智能电表采集的细粒负荷数据并提高区域商业建筑负荷预测的精确度,提出一种基于用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法。首先,基于均值方差归一化方法对采集到的负荷数据进行标准化处理,通过肘方法确定聚类数目后进行k-Shap... 为充分利用智能电表采集的细粒负荷数据并提高区域商业建筑负荷预测的精确度,提出一种基于用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法。首先,基于均值方差归一化方法对采集到的负荷数据进行标准化处理,通过肘方法确定聚类数目后进行k-Shape聚类,实现区域商业建筑负荷不同用电行为模式的提取;其次,针对大规模商业建筑负荷预测问题,考虑区域内大量商业建筑负荷预测时耗费大量内存资源却难以实现较准确预测问题,提出一种改进的Informer模型,该模型通过聚类算法识别具有相似用电行为模式的商业建筑,并充分考虑智能电表采集的异常负荷数据对模型训练结果的影响,能够良好的解决大规模商业建筑负荷预测精度不高问题;最后,采用加利福尼亚州商业建筑负荷进行实验,实验结果表明所提方法能够有效提高区域商业建筑负荷预测精度。 展开更多
关键词 商业建筑 负荷预测 k-Shape聚类 用电行为模式 Informer模型
在线阅读 下载PDF
低碳住宅建筑日用电负荷多指标自适应预测
8
作者 李禹曈 贺瑞 +2 位作者 李健 奚鹏飞 胡志毅 《建筑节能（中英文）》 CAS 2024年第8期59-62,122,共5页
考虑负荷数据具有差异性、周期性、波动性、多变性,极易受到周期性负荷、节假日效应与气象因素3个指标对负荷的影响,设计低碳住宅建筑日用电负荷多指标自适应预测模型。利用模糊C-均值聚类算法,聚类处理周期性负荷、节假日效应、气象因... 考虑负荷数据具有差异性、周期性、波动性、多变性,极易受到周期性负荷、节假日效应与气象因素3个指标对负荷的影响,设计低碳住宅建筑日用电负荷多指标自适应预测模型。利用模糊C-均值聚类算法,聚类处理周期性负荷、节假日效应、气象因素3个指标的历史数据;通过结合长短期记忆与门控循环单元,组建多层双向递归神经网络模型;利用灰狼算法优化网络模型参数,建立成熟的日用电负荷多指标自适应预测模型;在成熟的模型内输入3个指标的特征数据,输出日用电负荷预测结果。实验证明:该模型可有效聚类历史数据,获取多指标特征数据;该模型可精准自适应预测低碳住宅建筑日用电负荷;应用该模型后,可提升负荷率与碳减排效益。 展开更多
关键词 低碳住宅建筑 日用电 多指标 自适应 负荷预测 神经网络
在线阅读 下载PDF
公共建筑空调负荷的自适应滑窗LSTM预测方法
9
作者 任禹丞 王玉珏 +1 位作者 贾丰全 胡涵天 《电力需求侧管理》 2024年第5期43-48,共6页
针对空调负荷受天气条件和日历信息等多维因素影响,难以充分挖掘空调负荷数据的时间序列特征,导致预测精度低的问题,提出一种基于自适应滑窗的长短期记忆递归神经网络(LSTM)的公共建筑空调负荷预测模型。首先分析了公共建筑空调负荷的... 针对空调负荷受天气条件和日历信息等多维因素影响,难以充分挖掘空调负荷数据的时间序列特征,导致预测精度低的问题,提出一种基于自适应滑窗的长短期记忆递归神经网络(LSTM)的公共建筑空调负荷预测模型。首先分析了公共建筑空调负荷的影响因素;同时针对传统的时间序列预测模型在处理非平稳数据时效果不佳的问题,创新性地引入了自适应滑动窗口机制,能够动态调整滑窗大小,更好地捕捉温度和历史空调负荷数据的变化特征,提高了数据预处理的有效性;进一步根据空调负荷变化的复杂性和长短期依赖性原因,设计多层LSTM网络架构,实现公共建筑空调负荷准确预测。以某区域负荷数据为例,验证了所提模型在选择合适的滑动窗口数量时,拟合能力更高,预测效果更好。 展开更多
关键词 公共建筑 空调负荷预测 LSTM神经网络 滑动窗口
在线阅读 下载PDF
人工神经元网络和径向基网络模型预测建筑冷热负荷的研究
10
作者 丁治雄 吴观华 陈智刚 《新型建筑材料》 2024年第6期150-155,159,共7页
采用人工神经元网络(ANN)和径向基网络(RBF)模型预测了建筑冷热负荷,判断了影响建筑能耗的显著因素。通过对ANN和RBF模型隐含层神经元数量进行优化,发现8-65-1和8-97-1结构的ANN模型预测建筑热、冷负荷与数据集中的结果比较吻合,相关系... 采用人工神经元网络(ANN)和径向基网络(RBF)模型预测了建筑冷热负荷,判断了影响建筑能耗的显著因素。通过对ANN和RBF模型隐含层神经元数量进行优化,发现8-65-1和8-97-1结构的ANN模型预测建筑热、冷负荷与数据集中的结果比较吻合,相关系数(R^(2))分别为0.962、0.953;8-28-1和8-6-1结构的RBF模型预测的结果更加吻合,R^(2)达到了0.985、0.997。RBF模型的预测精度要优于ANN模型,RBF模型预测热、冷负荷与数据集结果的R^(2)分别为0.989、0.992,而ANN的R^(2)分别为0.972、0.967。采用敏感性分析发现,影响建筑冷热负荷的8个参数中表面积的影响最显著,其次是墙面积、屋顶面积和玻璃面积,而玻璃面积分布及相对密实度的影响最不显著。 展开更多
关键词 径向基网络 人工神经元网络 建筑 冷热负荷 预测
在线阅读 下载PDF
基于人工神经网络的建筑负荷预测与空调系统运行优化研究
11
作者 胡竞帆 《建设科技》 2024年第13期29-33,共5页
准确预测建筑负荷并合理优化空调系统运行,对于提升空调系统经济性能和能源利用效率具有重要意义。运用人工神经网络建立建筑负荷预测模型,并且考虑不同热区内人员的热舒适需求对建筑负荷预测精度的影响,然后以空调系统运行成本最低为目... 准确预测建筑负荷并合理优化空调系统运行,对于提升空调系统经济性能和能源利用效率具有重要意义。运用人工神经网络建立建筑负荷预测模型,并且考虑不同热区内人员的热舒适需求对建筑负荷预测精度的影响,然后以空调系统运行成本最低为目标,运用遗传算法建立地源热泵和蓄能水箱联供系统的运行优化模型。结果表明,负荷预测模型的CV-RMSE指标降低了15.26%;在负荷预测结果的基础上,运用优化模型实现系统的运行调度可以分别在冬季典型日和夏季典型日节约22.53%和33.69%的运行成本。 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 建筑负荷预测 空调运行优化
在线阅读 下载PDF
基于人工智能的建筑电力负荷预测与优化控制方法研究
12
作者 谭勇 谭玲 谭丽 《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》 2024年第6期0076-0079,共4页
随着全球对能源需求的不断增长以及对环境保护的日益重视,有效管理建筑电力系统已经成为当前科研工作的焦点之一,在这一背景下人工智能技术,尤其是机器学习和深度学习,被视为开发精确预测建筑电力负荷和实施能源优化控制的先进手段,这... 随着全球对能源需求的不断增长以及对环境保护的日益重视,有效管理建筑电力系统已经成为当前科研工作的焦点之一,在这一背景下人工智能技术,尤其是机器学习和深度学习,被视为开发精确预测建筑电力负荷和实施能源优化控制的先进手段,这些技术不仅能够提升电力使用的效率还有助于减少整体的能源消耗,从而为实现社会的可持续发展目标做出贡献,详细探讨了利用人工智能构建的建筑电力负荷预测模型及其优化控制策略,展示了这些方法在提高能源利用效率和降低运营成本方面的潜力,通过这些先进的技术手段旨在为建筑电力系统的高效管理提供科学的解决策略,推动能源行业向更加环保、经济的方向发展。 展开更多
关键词 人工智能 建筑电力 负荷预测 优化控制 能源效率
在线阅读 下载PDF
基于多阶段注意力机制的建筑空调负荷预测方法 被引量：2
13
作者 陈东海 马旭 +2 位作者 王波 朱晓杰 白文博 《浙江电力》 2023年第10期57-64,共8页
建筑空调负荷预测对于提升建筑用电负荷和区域配电网电力负荷预测的准确性具有重要意义。为了提高建筑空调负荷预测的准确性,提出一种基于多阶段注意力机制的建筑空调负荷预测方法。首先,构建影响因素注意力模块,以充分考虑不同影响因... 建筑空调负荷预测对于提升建筑用电负荷和区域配电网电力负荷预测的准确性具有重要意义。为了提高建筑空调负荷预测的准确性,提出一种基于多阶段注意力机制的建筑空调负荷预测方法。首先,构建影响因素注意力模块,以充分考虑不同影响因素对于建筑空调负荷预测的重要性差异;然后,采用长短期记忆神经网络模型提取各个时刻影响因素的隐含特征;最后,构建时间注意力模块,将不同时刻的影响因素隐含特征根据建筑空调负荷预测的重要性加以区分,以求得最终的空调负荷预测结果。算例结果表明,影响因素注意力模块和时间注意力模块的构建,都有利于提高模型对建筑空调负荷的拟合能力,从而有效提升建筑空调负荷预测的准确性。 展开更多
关键词 建筑空调负荷 多阶段注意力机制 长短期记忆神经网络 负荷预测
在线阅读 下载PDF
规划阶段建筑群冷热负荷预测方法研究 被引量：2
14
作者 路作龙 安爽 +2 位作者 杨文晓 肖敏 赵辰朝 《区域供热》 2021年第3期37-44,共8页
为了准确地预测规划区域建筑时间和空间上负荷动态特性,本文回顾了区域冷热负荷预测方法研究进展,梳理了区域建筑负荷的典型影响因素,比较了各种负荷预测方法的优缺点,重点剖析了基于Bayesian理论回归统计负荷预测模型、负荷因子法模型... 为了准确地预测规划区域建筑时间和空间上负荷动态特性,本文回顾了区域冷热负荷预测方法研究进展,梳理了区域建筑负荷的典型影响因素,比较了各种负荷预测方法的优缺点,重点剖析了基于Bayesian理论回归统计负荷预测模型、负荷因子法模型和BP网络神经模型的构建过程。针对不同规划阶段能源规划方案,开展了区域负荷预测方法适用性分析。 展开更多
关键词 规划 建筑 负荷 预测 模型 Bayesian理论 BP网络神经
在线阅读 下载PDF
应用人工神经网络预测建筑物空调负荷 被引量：20
15
作者 石磊 赵蕾 +1 位作者 王军 刘咸定 《暖通空调》 北大核心 2003年第1期103-104,113,共3页
用VB编制了人工神经网络的通用BP算法程序。根据西安参考年气象参数 ,采用动态模拟程序计算了某办公楼 4月至 9月逐时冷负荷 ,结果显示利用神经网络的预测值与计算值吻合。
关键词 人工种经网络 冷负荷 负荷预测 建筑物 空调
在线阅读 下载PDF
基于蒙特卡罗模拟的区域建筑冷负荷预测模型 被引量：7
16
作者 王利珍 谭洪卫 +1 位作者 武涌 庄智 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期4026-4032,共7页
针对目前区域能源规划时单体建筑的参数不完备、无法用常规负荷计算软件对区域内各单体建筑进行负荷预测等难题,提出基于蒙特卡罗的区域建筑冷负荷预测方法。该方法首先建立适用于区域建筑群的冷负荷预测随机模型,并确定随机模型的风险... 针对目前区域能源规划时单体建筑的参数不完备、无法用常规负荷计算软件对区域内各单体建筑进行负荷预测等难题,提出基于蒙特卡罗的区域建筑冷负荷预测方法。该方法首先建立适用于区域建筑群的冷负荷预测随机模型,并确定随机模型的风险变量分布特征,然后借助于蒙特卡罗随机模拟方法获得区域内各类建筑以及整个区域建筑群的峰值冷负荷概率分布和全年平均逐时冷负荷。同时利用实际应用场景相关参数模拟区域建筑群的冷负荷特性。仿真结果表明:区域建筑群冷负荷预测随机模型可以有效地计算区域内峰值冷负荷的频数分布和累积概率,在典型应用场景下,区域峰值冷负荷均值为60.9 MW,标准差为5.5。本研究有助于实现决策风险控制和成本控制,并将为区域能源规划提供一种可行的设计思路和方法。 展开更多
关键词 区域建筑 冷负荷预测 蒙特卡罗法 随机模型
在线阅读 下载PDF
建筑空间负荷预测方法 被引量：7
17
作者 刘廷章 邰敏 +1 位作者 李占培 姚丽霞 《暖通空调》 北大核心 2016年第10期45-54,共10页
对建筑空间负荷计算方法的研究现状进行了分析总结,归纳出3类主要的负荷计算方法:基于机理建模的计算方法,基于数据学习的逐时预测方法,基于软测量的实时预测方法。基于机理建模的计算方法比较成熟,准确性高,比较适合在建筑空调系统的... 对建筑空间负荷计算方法的研究现状进行了分析总结,归纳出3类主要的负荷计算方法:基于机理建模的计算方法,基于数据学习的逐时预测方法,基于软测量的实时预测方法。基于机理建模的计算方法比较成熟,准确性高,比较适合在建筑空调系统的设计阶段进行模拟分析。后2种方法适用于空调运行阶段的实时调控,具有较大的发展潜力,但基于数据学习的逐时预测方法需要进一步加强模型泛化能力及动态实时性方面的研究,基于软测量的实时预测方法则需要在模型准确性、参数辨识有效性等方向重点关注。 展开更多
关键词 建筑 集中空调 节能 冷热负荷 预测 软测量
在线阅读 下载PDF
区域建筑负荷与能耗预测研究综述 被引量：25
18
作者 潘毅群 郁丛 +1 位作者 龙惟定 陈蔚镇 《暖通空调》 北大核心 2015年第3期33-40,共8页
从区域建筑负荷与能耗的影响因素和预测方法两方面阐述了区域建筑负荷与能耗预测的研究现状。影响区域建筑负荷与能耗的因素包括单体建筑能耗影响因素和区域特有的影响因素(城市形态与微气候)。基本预测方法有自上而下方法和自下而上方... 从区域建筑负荷与能耗的影响因素和预测方法两方面阐述了区域建筑负荷与能耗预测的研究现状。影响区域建筑负荷与能耗的因素包括单体建筑能耗影响因素和区域特有的影响因素(城市形态与微气候)。基本预测方法有自上而下方法和自下而上方法。自下而上方法较为常见,在应用时需引入同时使用系数,并结合情景分析方法。由于没有成熟的区域建筑负荷与能耗预测软件,目前主要有两种预测方法:基本模型方法,如基于实际调研获得的统计模型和利用GIS技术建模等;考虑微气候与城市形态的影响,通过能耗模拟软件与其他工具耦合进行模拟。考虑到我国建筑的特点,可采用自下而上方法与情景分析方法结合进行区域建筑负荷与能耗预测。 展开更多
关键词 区域能耗 负荷预测 情景分析 城市形态 微气候 区域建筑
在线阅读 下载PDF
基于建筑特性的冷热电动态负荷预测方法研究 被引量：7
19
作者 徐伟 孙德宇 +3 位作者 乔镖 魏艳萍 徐吉富 王烨 《暖通空调》 北大核心 2016年第9期64-69,83,共7页
提出了一种基于建筑特性的冷热电负荷预测方法,通过对典型城市典型建筑冷热电逐时负荷特性的研究,提供区域能源设计使用的建筑用能侧冷热电负荷预测和基础数据。对研究方法进行了阐述,并对计算结果的准确性进行了验证,同时介绍了基础数... 提出了一种基于建筑特性的冷热电负荷预测方法,通过对典型城市典型建筑冷热电逐时负荷特性的研究,提供区域能源设计使用的建筑用能侧冷热电负荷预测和基础数据。对研究方法进行了阐述,并对计算结果的准确性进行了验证,同时介绍了基础数据库的使用方法和计算公式。 展开更多
关键词 冷热电负荷预测 区域能源规划 数据库 建筑特性 负荷计算
在线阅读 下载PDF
BP神经网络在建筑物空调负荷预测中的应用评述 被引量：6
20
作者 郑慧凡 白静 李安桂 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2007年第6期103-105,共3页
在BP神经网络的相关理论的基础上,介绍了其在建筑物空调负荷预测中的应用,指出BP神经网络是一种有效的建筑物空调负荷预测方式;最后还介绍了当前BP神经网络算法的改进研究,并指出了下一步亟待开展的工作。
关键词 BP神经网络 预测 建筑物 空调负荷
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 6 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部