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基于BP神经网络的商场建筑能耗预测
文献摘要：
商场建筑高耗能的问题日益突出,对商场建筑的用电量进行预测,为能耗定额的制定提供一定的数据基础.本文首先对能耗样本进行归一化处理,去除信息冗余,消除输入变量之间的相关性.将归一化处理后的结果作为模型输入,通过不断调整权值和阈值,建立满足精度要求的BP神经网络模型,并通过测试样本对模型精度进行验证.将该模型应用于福州某商场建筑,结果表明该模型的相对误差为5.81％,均方根误差为3411kWh,精度满足要求.
文献关键词：
建筑能耗;能耗预测;BP神经网络;商场建筑
中图分类号：
作者姓名：
黄海波
作者机构：
福建省建筑科学研究院有限责任公司 350108;福建省绿色建筑技术重点实验室 350108
文献出处：
引用格式：
[1]黄海波-.基于BP神经网络的商场建筑能耗预测)[J].城市情报,2022(14):121-123
A类：
3411kWh
B类：
商场建筑,建筑能耗预测,高耗能,用电量,能耗定额,数据基础,归一化处理,信息冗余,模型输入,权值,精度要求,模型精度,模型应用,福州,满足要求
AB值：
0.266063
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