【摘 要】
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影响建筑能耗的因素很多,并且各自之间存在着非线性和相互耦合的特性,给建筑能耗的准确预测带来了一定困难,而神经网络是提高建筑能耗预测准确程度的重要方法。文章以寒冷地
【机 构】
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山东建筑大学热能工程学院,济南中建建筑设计院有限公司
【基金项目】
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山东省墙体材料革新与建筑节能重大专项(2014QC012)
论文部分内容阅读
影响建筑能耗的因素很多,并且各自之间存在着非线性和相互耦合的特性,给建筑能耗的准确预测带来了一定困难,而神经网络是提高建筑能耗预测准确程度的重要方法。文章以寒冷地区建筑为例,提出了一种基于神经网络模型的能耗预测方法,从建筑的房间使用功能、室内热扰强度及建筑围护结构热工特性等方面选取16项影响能耗的参数作为神经网络预测模型的输入变量,与网络每层特性相结合,得到神经网络预测模型的结构为16-4-1。用该模型训练学习40组能耗模拟数据,从中选取25%的数据输入到已训练完成的神经网络预测模型中进行验证。结果表明:
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