【摘 要】
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自然通风是目前降低建筑能耗的主要方法,为了更好地实现自然通风系统的设计与控制,建立准确的开窗行为模型至关重要.本研究试图利用机器学习技术,即人工神经网络(ANN)来实现这一模型,并与流行的logistic回归方法进行比较.比较结果表明,人工神经网络对办公建筑人员开窗率的预测精度在70％左右,明显优于逻辑回归的建模方法,具有较高的精度和可靠性.
【机 构】
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北京工业大学建筑工程学院,北京 100024 北京住宅建筑设计研究院科研中心,北京 100005
【出 处】
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2017年全国暖通空调模拟学术年会
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自然通风是目前降低建筑能耗的主要方法,为了更好地实现自然通风系统的设计与控制,建立准确的开窗行为模型至关重要.本研究试图利用机器学习技术,即人工神经网络(ANN)来实现这一模型,并与流行的logistic回归方法进行比较.比较结果表明,人工神经网络对办公建筑人员开窗率的预测精度在70％左右,明显优于逻辑回归的建模方法,具有较高的精度和可靠性.
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