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基于人工智能的建筑能耗预测研究综述

Review of Building Energy Consumption Prediction Based on Artificial Intelligence

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能耗预测作为建筑节能的先决条件,对于挖掘建筑节能潜力、提高建筑设备使用效率、提升建筑运营管理质量有重要意义.针对能耗预测,从输入数据类型、输出数据类型、预测时间范围、预测方法4个方面对基于人工智能方法的建筑能耗预测应用现状进行研究.又介绍了单一预测模型和集成预测模型的基本理论,并分别以多元线性回归方法、人工神经网络和支持向量机3种人工智能方法作为基本模型,进行了基于单一预测模型和集成预测模型的建筑能耗预测研究.研究表明与单一预测模型相比,集成预测模型具有更好的预测精度、稳定性及多样性,同时,对人工智能方法在建筑能耗预测领域的应用前景进行了展望.

冯增喜、杨芸芸、赵锦彤、何鑫、张茂强、崔巍、王泽

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西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院,西安 710055

西安建筑科技大学冶金工程学院,西安 710055

人工智能方法 集成预测模型 多元线性回归方法 人工神经网络 支持向量机

安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室2018年度开放课题

IBES2018KF08

2023

10.3969/j.issn.2096-9422.2023.03.004

建筑节能(中英文)
中国建筑东北设计研究院有限公司

建筑节能(中英文)

CSTPCD
影响因子：0.695
ISSN：2096-9422
年,卷(期)：2023.51(3)
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