建筑能耗预测相关论文
在保证建筑使用舒适度的情况下，为对建筑电力能耗情况实时监测与预测，本研究探索基于物联网技术的建筑能耗感知预测系统的建设方法，提......
随着社会发展速度的加快,公共建筑能耗增高的趋势日渐凸显,对公共建筑的能耗变化和发展特性进行剖析,能够为城市的建筑节能任务提......
为了在不同环境条件下对建筑能耗进行较为准确的预测,文中提出一种基于计算流体动力学(CFD)仿真和支持向量机(SVM)算法的建筑能耗......
建筑部门是当代社会重要的能源消费部门,建筑节能是推进能源转型、实现“碳达峰和碳中和”战略目标的重要手段。精准的建筑能耗预......
本文以河南省某办公建筑夏季制冷季的能耗数据为研究对象,建立了基于深度信念网络的建筑空调能耗预测模型,针对原始数据中存在的不......
当前,全球在应对气候变化问题上,如何进一步施行节能减排战略引起人们越来越多的关注。建筑作为能源消耗三巨头之一,成为节能减排......
在全球性资源紧缺、环境日益恶化的背景下,节约能源显得尤为重要。中国作为全球最大的能源消耗国家,其中建筑能耗占耗能首位。建筑......
建筑能耗的准确预测对于建筑设计之初或建筑改造过程中的节能设计具有重要的意义,建筑室内微气象环境监测对于人们健康生活和工作......
近年来,公共建筑能耗占建筑总能耗的比重持续升高,其单位面积能耗大且存在能源利用不合理。对公共建筑能耗进行准确、高效的预测,......
神经网络可对人脑神经元结构、特征及认知能力进行仿真,可以处理各种复杂的信息.为预测建筑能耗,首先用能耗模拟软件EnergyPlus对......
提出一种基于强化学习的生成对抗网络(Reinforcement learning-based Generative Adversarial Networks,Re-GAN)能耗预测方法.该算......
建筑能耗预测是实现建筑节能和控制的前提,也是未来电网需求响应和实时平衡的重要条件。为提高建筑能耗预测精度,针对建筑能耗序列......
在对建筑能耗进行回归预测时需要利用到时序特征与分类特征,而传统模型只能处理其中一种特征。针对该问题,文中提出了一种融合一维......
随着能源问题与环境问题的日益凸显,可持续发展已成为一种趋势。在世界范围内,建筑能耗与交通、工业能耗并驾齐驱,占全球能源消费......
针对现有建筑能耗预测方法时序性差导致预测精度低的问题,提出了 一种基于门控循环单元(GRU)神经网络的建筑能耗预测方法.首先,对......
针对传统BP神经网络的建筑能耗预测中不变的预测影响因素难以保证预测的准确性和人工确定网络结构耗时长的问题,本文提出一种基于G......
建筑自动化技术的广泛应用产生了大量的建筑运行数据.这类数据存在复杂的非线性关系、噪音多、冗余度高,因此建模分析难度较大.采......
建立了基于时间序列分析方法的建筑能耗预测模型,对上海某办公建筑逐月能耗进行预测.采用CensusX12方法进行季节调整,建立ARMA时序......
建筑能耗预测对建筑节能工作具有重要意义,本文采用支持向量机算法对建筑进行能耗预测,并对建立的能耗模型进行了优化.通过相关性......
摘要：针对建筑能耗数据成因复杂，及能耗数据样本不足，导致现有建筑能耗预测模型不精确等问题，结合迁移学习和强化学习中的Sarsa学习方......
摘 要：建筑的能耗受到如季节、建筑的构造结构等多种因素的影响，目前对一栋建筑楼实现能耗预测往往采用单一模型，往往无法得到相对准......
针对建筑能耗的预测问题,提出一种基于深度条件受限玻尔兹曼机（CRBM）的预测方法.首先,将传统受限玻尔兹曼机进行扩展,融入一个历史条......
建筑领域空调的冷热源往往由储能设备预测未来24 h建筑的能源使用情况,为供能设备的调度策略提供依据,实现按需供能,能更好地推进......
提出一种结合调整参数的灰色模型GM(Grey model)和加权最小二乘支持向量机回归WLSSVM(Weighted least squares support vector mac......
随着中国经济的不断发展,解决能耗问题成为社会发展过程中不可避免的重大挑战。目前,我国能耗不断增加,其中建筑物总能耗所占比率......
建筑能耗在我国总能耗中占比超过了35%。建筑能耗预测是能源科学管理、高效节能、低碳绿色发展的重要课题。但建筑能耗数据的成因......
综述了建筑方案能耗快速预测的4种方法:工程简化算法、以多元回归方法为代表的统计学方法、以人工神经网络模型为代表的人工智能方......
针对目前建筑能耗预测方法难以同时兼顾能耗数据时序性和非线性的问题,提出一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)......
建筑自动化技术的广泛应用产生了大量的建筑运行数据。这类数据存在复杂的非线性关系、噪音多、冗余度高,因此建模分析难度较大。......
利用经典时间序列大数据预测模型(ARIMA)作为优化改造后的多参数预测模型,对建筑逐时能源消耗进行预测,研究建筑使用需求参数对建......
随着人口的增长以及经济的发展,住宅与办公建筑中的能源消耗越来越多。因此,寻求能够降低建筑能耗的策略是十分有必要的。建筑节能......
随着我国城市的迅速发展,大型公共建筑的数量不断增加,建筑高能耗问题日益突显,因此建筑节能成为当前建筑智能领域的一项研究重点......
由于建筑具有面积大、能耗大和能耗复杂等特点,并且建筑自身是一个包含多种系统、设备相互连接的复杂非线性系统,因此一直被作为节......
建筑能耗是当今我国三大能耗大户之一,为了缓解能源消耗压力,建筑节能具有重要的现实意义。建筑节能的关键在于对建筑能耗进行预测......
建立了基于时间序列分析方法的建筑能耗预测模型,对上海某办公建筑逐月能耗进行预测。采用CensusX12方法进行季节调整,建立ARMA时......
随着世界气候变暖,节能问题越来越引起重视。2006年我国建筑能耗占全部能耗的27.5%,并且比例在逐年增加。为了满足“三步节能”的......
总结城市建筑能耗分析的各种建模技术和模型节能预测方面的国际最新研究,包括城市建筑能耗模型的类型、技术方法的优势与局限,进一......
城市建筑在能耗节约的探索与实践中,摸索出基于多元线性回归模型的建筑能耗预测与建筑节能分析模型,其以建筑类型、面积、使用人数......
提出一种基于Q-learning算法的建筑能耗预测方法.通过将建筑能耗预测问题建模为一个标准的马尔科夫决策过程,利用深度置信网对建筑......
