【摘 要】
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随着城镇化进程的加快,办公类建筑在新建公共建筑中所占比例越来越高。办公类建筑的HVAC系统能耗大约占建筑运行能耗的40%,科学合理的调控策略是降低HVAC系统能耗的有效手段,而准确的负荷预测是HVAC系统运行优化的基础。为了给HVAC系统运行调节提供准确的基础数据,本课题基于BP神经网络与支持向量回归模型,结合多种优化算法进行了办公类建筑短期热负荷预测的优化研究。本文首先通过定性分析的方式确定了负
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随着城镇化进程的加快,办公类建筑在新建公共建筑中所占比例越来越高。办公类建筑的HVAC系统能耗大约占建筑运行能耗的40%,科学合理的调控策略是降低HVAC系统能耗的有效手段,而准确的负荷预测是HVAC系统运行优化的基础。为了给HVAC系统运行调节提供准确的基础数据,本课题基于BP神经网络与支持向量回归模型,结合多种优化算法进行了办公类建筑短期热负荷预测的优化研究。本文首先通过定性分析的方式确定了负荷预测模型输入变量的种类,然后利用相关性分析确定了输入变量的具体数目。考虑到输入变量对各时刻负荷的影响有所差异,本文提出基于逐时相关性分析建立负荷预测模型的方法,并利用BP神经网络和支持向量回归对使用逐时与非逐时相关性分析得到的各模型进行对比。对比结果表明,与非逐时相关性分析相比,使用逐时相关性分析建立的各模型具有更高的预测精度。为进一步提高模型预测精度,本文将天牛群搜索算法引入建筑热负荷预测领域,以均方根误差、决定系数和模型计算时间作为评价指标,与传统的遗传算法和粒子群算法进行了对比分析。结果表明:各优化算法中,经过天牛群搜索算法优化的BP神经网络和支持向量回归模型具有更高的预测精度,但模型的计算时间相对更长;各优化算法对支持向量回归模型的优化效果均好于BP神经网络模型。
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为帮助志愿者更好地适应海外的教学工作与生活,孔院会为选拔的志愿者进行培训。笔者作为昆士兰大学孔子学院2019届的志愿者,于2019年3月接受岗前培训,2019年7月赴任。在教学过程中,对志愿者在昆州的工作与生活进行了全面了解,也对志愿者岗前岗中培训的内容进行了分析总结,加之使其与志愿者工作的内容进行匹配性研究,得出昆州志愿者培训与工作现状的匹配度,同时通过对昆州2019届志愿者工作现状的调查,研究
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