基于人工神经网络的建筑多目标预测模型

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摘要：为得出一种能快够速且准确预测建筑能耗和室内热舒适状况的方法，提出应用人工神经网络来预测建筑能耗和室内热舒适状况的方法，并通过遗传优化算法对神经网络的连接权进行优化；其次，对影响建筑能耗和室内热舒适状况的主要因素进行分析，并针对这些主要因素建立基于GA-BP网络的建筑能耗和室内热舒适状况的预测模型；结合EnergyPlus模型计算所得出的144组样本数据，训练和测试所建立的住宅建筑能耗和室内热舒适状况的GA-BP网络模型，测试结果表明该模型有较高的预测精度。该预测方法的建立使建筑师在设计阶段能够简单且准确地获得设计建筑的能耗和室内舒适状况，从而使设计向着有利于建筑节能和改善室内热环境的方向发展。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90745B/201212/44479972.html

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关键词：人工神经网络 神经网络 预测模型 人工神经 神经网 建筑能耗 热舒适 多目标预测模型 GA-BP人工神经网络 住宅建筑