论文摘要
数据挖掘技术与建筑工程之间的知识跨度较大,将两者完美融合起来存在一定难度,实际工程中也缺乏相关案例,因此在建筑工程中应用数据挖掘技术挖掘相关信息,为大型公共建筑用电能耗预测提供参考依据,是建筑领域一种新的发展趋势。基于对公共建筑用电能耗特性的分析,可利用Python构建BP神经网络建筑能耗预测模型,再将某公共建筑作为研究对象,确定影响建筑用电能耗的关键因素,并将其作为网络的输入参数进行学习训练得出预测值。研究结果表明:预测模型在不同参数下,当隐含层个数为8时,误差平方和最小,为0.000 139 6,此时BP神经网络能够较精确地预测公共建筑用电能耗值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李嘉玲,蒋艳
关键词: 建筑能耗,神经网络,预测模型
来源: 软件导刊 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程,自动化技术
单位: 上海理工大学管理学院
分类号: TU242;TU111.195;TP183
页码: 49-52
总页数: 4
文件大小: 1504K
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