【摘 要】
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针对传统BP神经网络存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值缺点，影响建筑能耗预测精度的问题，引入Adaboost算法对BP神经网络进行改良，提出一种基于BP-Adaboost算法的建筑能耗预测
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
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针对传统BP神经网络存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值缺点，影响建筑能耗预测精度的问题，引入Adaboost算法对BP神经网络进行改良，提出一种基于BP-Adaboost算法的建筑能耗预测方法。该方法充分结合BP神经网络良好学习能力和Adaboost算法预测精度高的优点，通过Adaboost算法将BP神经网络训练所得的弱预测器组合集成为BP-Adaboost强预测器，完成对建筑能耗的预测。案例仿真结果表明：与传统BP神经网络预测比较，该算法预测速度快、预测精度较高，其预测结果可为建筑节能方案的实施提供参考
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