基于多神经网络组合的建筑能耗预测研究

摘要：

针对建筑能耗预测中单一模型精度较低的问题,提出了基于多种神经网络组合的建筑预测模型.首先对影响建筑物能耗的主要天气因素分析,并使用人体舒适度指数优化部分数据.再针对GA-BP神经网络、RBF神经网络、广义回归神经网络,使用等权重法和优势矩阵法两种组合方法,建立组合预测模型.以某图书馆的历史数据作为实际算例,将两种组合模型与四种单一模型的结果进行比较.仿真结果表明,所提方法相比于传统方法有更高的精确度.

关键词：建筑能耗、组合模型、神经网络

所属期刊栏目：39

分类号：TM743(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：北京建筑大学博士基金项目;北京建筑大学研究生创新项目

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：438-443