【摘 要】
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近年来,建筑自动化系统(BAS)在现代建筑中广泛安装运用.BAS能够对建筑系统进行自动监测及实时控制,同时存储着海量的建筑能耗监测数据.通过使用数据挖掘技术,可以从这些海量
【机 构】
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深圳大学,中建二局第一建筑工程有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71772125);广东省自然科学基金资助项目(2018A030310543);深圳大学新引进教师科研启动项目(2017061)
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近年来,建筑自动化系统(BAS)在现代建筑中广泛安装运用.BAS能够对建筑系统进行自动监测及实时控制,同时存储着海量的建筑能耗监测数据.通过使用数据挖掘技术,可以从这些海量数据中提取出有价值的信息,进而运用到建筑能耗分析﹑能耗与负荷预测﹑故障诊断﹑优化控制等多个方面.监督类数据挖掘技术能够很好地提高能耗预测的精度,但由于构建的预测模型多为黑箱模型,其预测逻辑并不能被轻松地解读,这也是限制高精度黑箱预测模型实用性的根本原因.针对这一问题,发展了一套基于可解读机器学习概念的预测模型评估方法.研究首先运用机器学
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