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综合馆
超高层建筑暖通空调能耗精准预测仿真
  • 摘要

    超高层建筑暖通空调能耗预测的准确度直接影响暖通空调节能效果.针对当前超高层建筑暖通空调能耗预测方法存在的预测精确度较低,且预测的及时性较差问题,提出一种基于GM-RBF神经网络的超高层建筑暖通空调能耗预测方法,对历史能耗数据样本中的异常数据进行剔除,并对剩余数据进行标准化处理,构建处理后的数据的多元线性回归模型,利用皮尔逊相关系数确定暖通空调能耗影响因素与能耗之间的关系,实现超高层建筑暖通空调能耗系统数据处理分析,根据分析结果,利用径向基函数神经网络构建非线性映射关系,根据K-means聚类方法确定非线性映射函数的中心,得到网络预测值,通过对预测值进行反归一化处理,得到超高层建筑暖通空调能耗预测结果,并通过历史数据对预测结果进行检验,实现超高层建筑暖通空调能耗精准预测.实验结果表明,所提方法预测的精确度较高,且预测的及时性较好.

  • 作者

    段冠囡  王岳人  DUAN Guan-nan  WANG Yue-ren 

  • 作者单位

    沈阳建筑大学,辽宁沈阳,110168

  • 刊期

    2018年12期 ISTIC PKU

  • 关键词

    超高层建筑  暖通空调  能耗  精准预测 

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3.227.249.234