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机器学习方法在城市建筑能耗分析中的应用研究

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由于数量庞大以及影响因素的复杂性,城市规模建筑群的大规模能耗模拟计算非常耗时.研究以天津某高校建筑群为例,使用了五种不同的机器学习方法建立建筑能耗数学代理模型.并使用外部验证的方法比较不同机器学习模型的性能,得出适用于建立该城区建筑能耗代理模型最佳的机器学习方法一多元自适应回归样条回归法(multivariate adaptive regression splines,简称MARS).与使用建筑能耗模拟程序EnergyPlus软件所建立的模型相比,运算速度至少提高102倍数量级.并使用代理模型模评估了基于元模型敏感性分析方法法制定的节能方案,预测结果发现节能方案对目标区域建筑能耗情况有显著的改善.

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来源
《2017年全国暖通空调模拟学术年会》|2017年|200-203|共4页
会议地点广州
作者
刘云亮; 田玮; 孟献昊; 高秀玲;
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作者单位

中国建筑学会中国制冷学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TU111.195;
关键词
建筑能耗; 代理模型; 机器学习;

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