基于BP神经网络的办公建筑人员开窗行为预测方法

摘要：

充分利用自然通风来提高室内热舒适是目前人们降低建筑能耗的重要方法.其中,对于窗户的操控,即开窗行为,是室内人员利用自然通风的主要方式.为此,为了在建筑设计阶段更好地实现自然通风系统的设计,建立能够准确描述人员开窗行为的模型是很有必要的.本研究利用BP神经网络来预测建筑室内人员的开窗行为,并与主流的Logistic回归方法进行对比.结果显示,BP神经网络对办公建筑人员开窗行为的预测准确度随着训练用数据量的升高而升高,当训练用数据量超过15 d时,其预测准确度基本稳定在74％,比Logistic回归模型的预测准确率高出4％～6％,显示出对于开窗行为预测的适用性和优越性.

关键词：开窗行为、BP神经网络、自然通风、办公建筑

所属期刊栏目：34

分类号：TU119(建筑基础科学)

资助基金：“十三五”国家重点研发计划“建筑全性能联合仿真平台内核开发”2017YFC0702202

在线出版日期：2019-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：103-108,114