典型文献
长沙市办公室空调使用行为分析与预测
文献摘要：
本文通过对长沙市某办公建筑内2间典型办公室的空调系统及室内外环境进行为期1 a的连续监测,研究办公人员空调使用行为特点并建立空调使用行为预测模型,为空调系统的节能与智能管控提供帮助.分析空调使用行为数据表明:大小办公室空调开启情况中分别有60.32％、90.58％发生在工作时间,且空调连续运行5～10 h的情况分别占比37％、54％;在供冷工况下,办公室空调设定温度集中在24～26℃;办公室空调风速档位大多设置为中档;大办公室夏季空调使用率和空调设定温度均普遍高于小办公室,冬季反之.同时,基于随机森林和XGBoost机器学习算法建立空调使用行为预测模型,结果表明:基于XGBoost算法的空调启闭行为预测模型准确率高达99％;基于随机森林算法的空调温度调节行为预测模型的Kappa系数最高为0.87.
文献关键词：
空调使用行为;机器学习;预测模型;办公室
中图分类号：
作者姓名：
雷娅平;李念平;周淋萱;段姣姣;闫文昀
作者机构：
湖南大学,长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]雷娅平;李念平;周淋萱;段姣姣;闫文昀-.长沙市办公室空调使用行为分析与预测)[J].建筑科学,2022(06):24-31,43
A类：
空调使用行为
B类：
长沙市,市办,行为分析,办公建筑,空调系统,室内外,内外环境,连续监测,究办,公人,行为特点,行为预测,智能管控,行为数据,调开,工作时间,连续运行,供冷,设定温度,档位,中档,大办,反之,XGBoost,机器学习算法,启闭,模型准确率,随机森林算法,调温,温度调节,节行,Kappa
AB值：
0.258213
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