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重庆大学的雷娅蓉用神经
网络
的方法对重庆市
建筑
能耗进行调查
研究
,并且将神经网络法与灰色理论法和线性回归法进行比较,得出神经网络法更适合重庆市建筑能耗预测[14]。对影响重庆市建筑能耗的16种因素用BP神经网络法分析得出预测模型,发现此方法有较好的容错性和鲁棒性。30537
辽宁工程技术学院的冯亚娟用相关分析和鱼骨图和SVM法对建筑能耗分析[15],对28组工程项目进行分析,用SVM建立预测模型,最终研究发现建筑能耗与户主年龄有较强的相关性,与电器设备数量关系不大。
湖南大学的马卓越运用灰色理论法做出预测模型[16],然后对模型的正负残差建立了非等间隔残差模型。
国外建筑能耗预测模型论文网
雅典大学的S.Karastou和V.Gero用人工神经网络建模的方法预测建筑能源损耗[17]。
Haas[18]等人对家用电器影响因素用时间序列法来分析,发现家庭收入的提高会使能耗上升,而最有效的方法就是提高电器设备的用电效率。而伊朗大学的A. Azadeh 和S.F.Ghaderi 与S.Tarverdian,M.Saberi通过人工神经网络和基因工程来预测电能耗,这种方法的创新点在于能代替时间序列法,对中短期预测有较好的效果。
德国波茨坦研究所的Mady Olonscheck做出的研究分析出德国建筑能耗随着居民人口结构变化而受到影响,并且气候也是影响建筑能耗的重要因素[19]。
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