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基于MEA?BP神经网络的建筑能耗预测模型

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针对节能管理方面面临内部能耗状况无法准确计量、缺乏科学的能耗指标和评价标准、能耗管理考虑不够等问题,本文建立了MEA-BP神经网络能耗预测模型.基于能耗监管平台输出的历史能耗数据,对BP神经网络与MEA-BP神经网络进行训练,使用训练后的模型对建筑能耗进行预测,对比能耗预测值与能耗真实值,发现MEA-BP模型的能耗预测结果精度较高,有实际应用价值.根据能耗预测值,通过能耗监测平台对用能设施、用能方式进行相应控制与改善,提升了水、电、暖、气的节能效率,实现了最优的能耗控制和能源有效利用.
Modeling of building energy consumption prediction based on MEA⁃BP neural network

滕文龙、丛炳虎、商云坤、张予宸、白天

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吉林大学第一医院,长春 130021

吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130021

公共建筑 神经网络 能耗监测平台 能耗数据 能耗预测

61702214YDZJ202101ZYTS12820200801033GH

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210436

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(5)
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