【摘 要】
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针对建筑节能气候数据质量较差的问题,提出一种基于K-MEANS的模糊气候聚类和改进BP神经网络模型的建筑物气候数据清洗方法.首先利用K-MEANS算法根据数据相关性将其划分为不同
【机 构】
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广州美术学院建筑艺术设计学院,香港中文大学（深圳）深圳高等金融研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51308218)。
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针对建筑节能气候数据质量较差的问题,提出一种基于K-MEANS的模糊气候聚类和改进BP神经网络模型的建筑物气候数据清洗方法.首先利用K-MEANS算法根据数据相关性将其划分为不同子类,针对K-MEANS聚类个数和初始聚类中心的选取问题,将主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)与K-MEANS结合,利用PCA的主分量作为初始聚类中心;然后利用BP神经网络对每个子类分别构建数据清洗模型,降低运算复杂度,同时利用遗传模拟退火(Genetic Simulated Annea
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