基于GA-BP神经网络的大型公共建筑能耗预测研究

被引：30

作者：

李璐

于军琪

杨益

机构：

[1] 西安建筑大学信息与控制工程学院

来源：

中外建筑 | 2014年 / 03期

关键词：

大型公共建筑; BP神经网络; 遗传算法; 预测;

D O I：

10.19940/j.cnki.1008-0422.2014.03.031

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TU243 [行政建筑、办公建筑]; TU111.195 [];

学科分类号：

081302 [建筑设计及其理论]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对大型公共建筑高能耗问题,将影响能耗的因素进行定量与定性分析,提出了遗传算法和神经网络相结合的大型公共建筑能耗预测模型。采用GA算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法对大型公建能耗预测模型进行分析,并结合实例验证了该模型的有效性。结果表明:较传统的BP神经网络,该模型能更准确地预测大型公共建筑能耗,并且为其确保用能定额和节能工作的开展提供了科学依据。

引用

页码：112 / 114

页数：3

共 8 条

[1]

国内外建筑能耗监测平台建设调查与研究 [J].

杨孝鹏 .

工程与建设, 2011, 25 (01) :83-84+139

[2]

基于多规则实时学习组合型BP神经网络的城市建筑能耗预测模型 [J].

夏栋良 ;

龚延风 .

建筑科学, 2008, (06) :90-94

[3]

中国建筑能耗现状及节能途径分析 [J].

江亿 .

新建筑, 2008, (02) :4-7

[4]

基于遗传BP神经网络的电力系统短期负荷预测 [D].

张宝平 .

西安理工大学,

2003

[5]

Artificial neural networks to predict daylight illuminance in office buildings.[J]..Building and Environment.2008, 8

[6]

Integration of artificial neural networks and genetic algorithm to predict electrical energy consumption.[J].A. Azadeh;S.F. Ghaderi;S. Tarverdian;M. Saberi.Applied Mathematics and Computation.2006, 2

[7]

遗传算法的基本原理及应用..李敏强;寇纪松;.科学出版社.2004,

[8]

建筑节能的理论分析与应用研究 [D].

郁文红 .

天津大学,

2004

← 1 →