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基于机器学习的办公建筑暖通空调系统能耗预测及优化调度
被引量:
3
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作者
唐政磊
刘百慧
《中国新技术新产品》
2023年第2期62-64,共3页
该文针对办公建筑暖通空调设计中的能耗预测难题,以山东省烟台市某商业社区3栋商业楼为例,基于Catboost学习方法和极端随机树学习方法对办公建筑暖通空调系统能耗进行预测,并基于预测结果对能源结构进行优化。结果表明,基于Catboost学...
该文针对办公建筑暖通空调设计中的能耗预测难题,以山东省烟台市某商业社区3栋商业楼为例,基于Catboost学习方法和极端随机树学习方法对办公建筑暖通空调系统能耗进行预测,并基于预测结果对能源结构进行优化。结果表明,基于Catboost学习方法得到的预测值与实测值之间呈现出不同程度的离散性,但两者的误差仍位于±10%误差线范围内;基于极端随机树学习方法预测得到的能耗误差值超出了-10%的误差线;办公建筑暖通空调系统能耗值表现为夏季和冬季高、春季和秋季低,能耗峰值均位于7:00~17:00,并针对预测结果对各个季节的能源供给进行了优化调整。
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关键词
办公建筑暖通空调系统
机器
学习
能耗预测
Catboost
学习
方法
极端随机树学习方法
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职称材料
题名
基于机器学习的办公建筑暖通空调系统能耗预测及优化调度
被引量:
3
1
作者
唐政磊
刘百慧
机构
烟台仲伯企业管理咨询有限公司
出处
《中国新技术新产品》
2023年第2期62-64,共3页
文摘
该文针对办公建筑暖通空调设计中的能耗预测难题,以山东省烟台市某商业社区3栋商业楼为例,基于Catboost学习方法和极端随机树学习方法对办公建筑暖通空调系统能耗进行预测,并基于预测结果对能源结构进行优化。结果表明,基于Catboost学习方法得到的预测值与实测值之间呈现出不同程度的离散性,但两者的误差仍位于±10%误差线范围内;基于极端随机树学习方法预测得到的能耗误差值超出了-10%的误差线;办公建筑暖通空调系统能耗值表现为夏季和冬季高、春季和秋季低,能耗峰值均位于7:00~17:00,并针对预测结果对各个季节的能源供给进行了优化调整。
关键词
办公建筑暖通空调系统
机器
学习
能耗预测
Catboost
学习
方法
极端随机树学习方法
分类号
TU83 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的办公建筑暖通空调系统能耗预测及优化调度
唐政磊
刘百慧
《中国新技术新产品》
2023
3
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