【摘 要】
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目前国内外基于机器学习的建筑能耗预测基本限制于特定地区,特定建筑类型的前提下进行能耗的预测。模型大多使用线形回归,支持向量机,高斯过程,多元自适应回归样条和随机森林
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目前国内外基于机器学习的建筑能耗预测基本限制于特定地区,特定建筑类型的前提下进行能耗的预测。模型大多使用线形回归,支持向量机,高斯过程,多元自适应回归样条和随机森林等。预测目标分为定性分类和建筑能耗(Energy Use Intensity,简称EUI)数值等。模型的数据样本在数量和多样性上都存在一些局限性,因此模型的适用范围也局限于特定地区和特定建筑类型。本文提出了新的建筑能耗数据来源和建筑能耗特征提取方法,使用欧特克公司的Green Building Studio及相关服务作为数据源进行了特征提取,然后基于深度学习模型对建筑能耗(EUI)的预测进行了研究。主要研究内容包含了以下5个方面:(1)建筑能耗参数的识别与定义,解决地理位置和建筑类型的限制;(2)建筑能耗参数的提取方法,归一化方法的研究与实现;(3)研究了深度学习模型对建筑能耗预测的适用性;(4)深度学习模型的程序实现以及调整优化超参数的思路与方法;(5)对预测结果进行评测,与多元线形回归,支持向量回归等模型的结果进行对比。相比多元线形回归与支持向量回归,深度学习模型取得了较好的建筑能耗预测结果:均方根误差RMSE达到了0.0357002,平均绝对百分误差MAPE达到了12.6861,决定系数R2达到了0.93370587,从而在一定程度上说明了深度学习模型对建筑能耗的预测是一种有效的方法。
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