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基于GM-BP神经网络的校园建筑能耗预测
被引量:
5
1
作者
李明海
赵明强
+1 位作者
刘敏
王天豪
《建筑节能》
CAS
2016年第11期80-83,共4页
针对季节更迭、教学活动等因素对校园公共建筑能耗的影响,通过建立GM-BP神经网络组合预测模型,借助MATLAB软件完成建模和仿真环节,对建筑能耗开展预测分析研究。同时,引入最大相对误差绝对值Emax、平均相对误差Eave和均方根误差RMSE 3...
针对季节更迭、教学活动等因素对校园公共建筑能耗的影响,通过建立GM-BP神经网络组合预测模型,借助MATLAB软件完成建模和仿真环节,对建筑能耗开展预测分析研究。同时,引入最大相对误差绝对值Emax、平均相对误差Eave和均方根误差RMSE 3个性能指标对各预测模型性能进行评价。结果表明,组合模型较单一的GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测精度更高,拟合性能更好。研究成果对能源管理部门制定用能政策及科研院校从事建筑节能研究具有一定的借鉴意义。
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关键词
gm-bp组合模型
GM(1
1)
模型
BP神经网络
能耗预测
建筑节能
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职称材料
题名
基于GM-BP神经网络的校园建筑能耗预测
被引量:
5
1
作者
李明海
赵明强
刘敏
王天豪
机构
西安建筑科技大学
出处
《建筑节能》
CAS
2016年第11期80-83,共4页
基金
西安市城乡建设委员会科技基金资助项目(SJW2015-19)
西安建筑科技大学科技基金资助项目(JC1515)
文摘
针对季节更迭、教学活动等因素对校园公共建筑能耗的影响,通过建立GM-BP神经网络组合预测模型,借助MATLAB软件完成建模和仿真环节,对建筑能耗开展预测分析研究。同时,引入最大相对误差绝对值Emax、平均相对误差Eave和均方根误差RMSE 3个性能指标对各预测模型性能进行评价。结果表明,组合模型较单一的GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测精度更高,拟合性能更好。研究成果对能源管理部门制定用能政策及科研院校从事建筑节能研究具有一定的借鉴意义。
关键词
gm-bp组合模型
GM(1
1)
模型
BP神经网络
能耗预测
建筑节能
Keywords
gm-bp
combination model
GM(1,1) model
BP neural network
energy consumption prediction
building energy saving
分类号
TU20 [建筑科学—建筑设计及理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GM-BP神经网络的校园建筑能耗预测
李明海
赵明强
刘敏
王天豪
《建筑节能》
CAS
2016
5
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