【摘 要】
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建筑行业对能源的节约是当前节约能耗的重要途径之一,在对能源浪费现状和建筑物能源绩效调研和分析的基础上,提出了一种基于affinity propagation(AP)聚类的back propagation
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,北京航天飞行控制中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(21676012),中央高校基本科研业务费(XK1802-4)
论文部分内容阅读
建筑行业对能源的节约是当前节约能耗的重要途径之一,在对能源浪费现状和建筑物能源绩效调研和分析的基础上,提出了一种基于affinity propagation(AP)聚类的back propagation(BP)神经网络建筑能耗分析与预测方法。通过AP聚类算法对影响建筑能耗的多维因素进行聚类分析,得到影响建筑能耗的主要因素并作为BP神经网络的输入,然后将建筑能耗指标热负荷和冷负荷作为BP神经网络的输出,建立建筑能耗分析与预测模型。均方根误差(RMSE)和平均相对泛化误差(ARGE)评价指标分析结果表明,本文
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