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近年来,智慧建筑的空调能耗越来越重视向节能化发展。受气象参数和建筑参数等多种环境因素影响导致传统的SVM、Tree、Linear Regression、BP神经网络等算法不能准确的预测空调能耗,提出一种基于PCA(principal Component Analysis)-BP(Back Propagation)神经网络的融合算法来能耗预测。通过模型仿真试验,得出PCA-BP融合算法空调能耗预测的误差均方根为0.0056k Wh,预测准确度较传统BP神经网络算法提高了45.4%。