基于泰勒级数神经网络方法的我国居住建筑面积数据分析

发布时间：2018-01-08 04:29

  本文关键词：基于泰勒级数神经网络方法的我国居住建筑面积数据分析　出处：《暖通空调》2017年11期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 建筑面积 居住建筑 时间序列 统计年鉴 国内生产总值(GDP)

【摘要】：通过对我国建筑统计年鉴居住建筑面积相关数据统计范围、统计口径、有效年份分析,确定居住建筑面积数据中年末实有面积、竣工面积、人均住宅面积等主要指标的相关性,分别采用泰勒级数神经网络方法和指数线性趋势外推法分析计算了2001—2014年时间序列下城镇和农村居住建筑面积。在此基础上,分析了GDP对居住建筑面积的影响。
[Abstract]:The area of our country construction statistical yearbook of residential building related data statistics, statistical analysis, effective year, determine the living area of the building at the end of a middle-aged data area, the completion area, the main index of residential area per capita and correlation, using Taylor series neural network method and the exponential linear trend extrapolation of time series analysis of 2001 - 2014 urban and rural residential construction area is calculated. Based on the analysis of the effect of GDP on residential construction area.

【作者单位】： 北京建筑大学;北京交通大学;中国建筑节能协会;
【基金】：华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室项目(编号:2012KB14) “十二五”国家科技支撑计划项目(编号:2013BAJ15B01)
【分类号】：TU111.195
【正文快照】： ★Beijing University of Civil Engineering and Architecture,Beijing,China(010)61209434E-mail:nawei@bucea.edu.cn0引言根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2014年报告,建筑业占全球总能源使用量的31%,占有关的温室气体排放量的19%,占电力消耗总量的51%,黑炭溶胶排

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本文编号：1395656