一种基于GA-BP自优化的建筑能耗预测方法研究

被引：9

作者：

姚丽丽 ^{[1
]}

余晓龙 ^{[2
]}

朱峰 ^{[1
]}

万玉建 ^{[1
]}

谈美兰 ^{[3
]}

机构：

[1] 南京磐能电力科技股份有限公司

[2] 国家电网济南供电公司

[3] 南京工业大学

来源：

智能建筑 | 2016年 / 02期

关键词：

建筑能耗预测; BP神经网络; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU111.195 [];

学科分类号：

摘要：

针对传统BP神经网络的建筑能耗预测中不变的预测影响因素难以保证预测的准确性和人工确定网络结构耗时长的问题,本文提出一种基于GA-BP的自优化的建筑能耗预测方法。该方法利用遗传算法对建筑能耗BP神经网络预测模型的输入因素和网络结构进行自动寻优确定,有效地减少了最佳预测模型的设计时间,节省了人工实验成本。利用该方法建设的建筑能耗预测系统已应用在某建筑群的能耗预测中,有效地减少了建筑能源浪费。

引用

页码：48 / 52

页数：5

共 6 条

[1]

支持向量机在建筑能耗预测中的应用 [J].