基于GM-RBF神经网络的高校建筑能耗预测

发布时间：2017-10-23 12:11

  本文关键词：基于GM-RBF神经网络的高校建筑能耗预测

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【摘要】：为了提高高校建筑的能耗预测精度,在比较传统灰色预测模型和神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色径向基函数(Radical basis function,RBF)神经网络能耗预测算法。该方法综合了灰色系统理论所需数据少以及神经网络自学习和自组织的优点。实例分析表明:与传统灰色理论和RBF神经网络预测模型相比较,组合模型预测值与实际值的相对误差平均降低了5.4%,为建筑节能评估和设计提供了决策依据。
【作者单位】： 福州大学化学化工学院;
【关键词】： 高校建筑 能耗预测 灰色理论 径向基函数神经网络 组合模型
【基金】：国家自然科学基金(6080402) 福州大学科研基金(FZU-022335,600338,600567) 高校博士点专项科研基金(20133314120004)
【分类号】：TP183;TU111.195
【正文快照】： 面对高校建筑能耗日益增长的现状,建筑节能成为高校节能工作的重点。在这种宏观趋势下,加强对高校建筑能耗的预测和分析,具有重要的理论和实际意义[1]。近年来,国内外学者对建筑能耗预测方法进行了广泛的研究,主要方法有回归预测法、神经网络方法和灰色预测方法等[2-4]。建筑

【参考文献】

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7 陈s，

本文编号：1083334