基于机器学习方法的建筑能耗性能研究



基于机器学习方法的建筑能耗性能研究

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基于机器学习方法的建筑能耗性能研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
1 前言	第8-18页
· 课题的提出	第8-10页
· 课题的社会背景	第8-9页
· 课题的研究背景	第9-10页
· 中外研究现状	第10-15页
· 中外建筑能耗研究现状	第10-13页
· 机器学习方法的发展及现状	第13-15页
· 机器学习方法在建筑能耗领域的研究现状	第15页
· 本课题的目的与意义	第15页
· 论文研究内容	第15-16页
· 论文组织结构	第16-18页
2 建筑能耗模拟方法与机器学习算法基本原理	第18-29页
· 建筑能耗预测方法概述	第18-20页
· 自上而下模型	第18页
· 自下而上模型	第18-20页
· 敏感性分析与元模型	第20-21页
· 研究所用机器学习方法基本原理	第21-29页
· 基于最小二乘法的线性模型	第21-22页
· Lasso回归	第22-23页
· 支持向量机回归	第23-24页
· 高斯过程回归	第24-25页
· 多元自适应回归样条	第25-27页
· bagging和boosting	第27-28页
· 随机森林回归	第28-29页
3 单体建筑能耗预测模型对比	第29-50页
· 公共建筑能耗影响因素	第29-33页
· 不同气候区域建筑设计	第29-31页
· 建筑体型设计因素	第31-33页
· 建筑动态能耗模型建立	第33-35页
· 建筑内部负荷及时间安排	第33-34页
· 建筑围护结构热性能	第34页
· 模型参数确定	第34-35页
· 机器学习方法确定及运算	第35-39页
· 机器学习方法选取	第35-36页
· 模型评价指标	第36-37页
· 模型运算使用软件及步骤	第37-39页
· 运算结果	第39-48页
· 取暖能耗模型比较	第39-41页
· 制冷能耗模型比较	第41-44页
· 总用电能耗模型比较	第44-46页
· 敏感性分析结果	第46-48页
· 本章小结	第48-50页
4 城市规模建筑能耗预测模型对比	第50-58页
· 数据来源及描述	第50-52页
· 数据来源平台	第50-51页
· 数据描述	第51-52页
· 分析方法	第52页
· 分析结果与讨论	第52-57页
· 燃气消耗分析情况	第52-55页
· 用电分析情况	第55-57页
· 本章小结	第57-58页
5 结论	第58-59页
6 展望	第59-60页
7 参考文献	第60-66页
8 攻读硕士学位期间发表论文情况	第66-67页
9 致谢	第67-68页
10 附录	第68-79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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