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针对大规模建筑群的能耗预测问题,提出了一种基于BP神经网络的模型配置方法。该方法将复杂的建筑能耗预测相关的影响因素、参数、算法与建筑能耗实际预测功能进行解耦分离,实现任意预测模型的可配置化创建,有效地降低了建筑能耗预测系统的开发和维护成本,使得大规模建筑群的能耗预测系统易于实现。目前,可配置化的建筑能耗预测系统已被应用于多栋建筑的能耗预测,有效地降低了能源浪费。