典型文献
基于CFD仿真和SVM算法的建筑能耗预测系统
文献摘要：
为了在不同环境条件下对建筑能耗进行较为准确的预测,文中提出一种基于计算流体动力学(CFD)仿真和支持向量机(SVM)算法的建筑能耗预测系统.首先利用CFD方法建立三维建筑模型并进行仿真,获得若干输入输出样本;然后将得到的样本按3:1的比例分为训练集和测试集,利用SVM算法对训练集样本进行学习训练,获得一个能耗预测模型;最后将测试集样本放入该模型中,对模型的准确性进行验证.结果表明:SVM能耗预测模型的结果与仿真结果相比,误差百分比在[-1.133％,1.132％];经过实际建筑模型测试,实物测试能耗值与预测能耗值误差百分比在[-6.211％,8.118％].当环境条件改变时实物测试能耗值和预测能耗值变化趋势一致.与现有一些预测模型相比,文中预测模型使用的SVM算法不需要太多的训练样本,且结合CFD仿真方法,能够使建筑能耗预测结果具有较高的准确性.
文献关键词：
建筑能耗预测;CFD方法;SVM算法;输入输出样本;训练集;测试集;能耗预测模型;实物测试
中图分类号：
作者姓名：
付川琪;刘清惓;杨杰;丁枫;陈高颖;袁宇
作者机构：
南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏 南京 210044;南京信息工程大学 大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京 210044;江苏省气象传感网技术工程中心,江苏 南京 210044
文献出处：
引用格式：
[1]付川琪;刘清惓;杨杰;丁枫;陈高颖;袁宇-.基于CFD仿真和SVM算法的建筑能耗预测系统)[J].现代电子技术,2022(08):75-79
A类：
能耗预测系统,输入输出样本
B类：
CFD,建筑能耗预测,不同环境,计算流体动力学,立三,三维建筑模型,训练集,测试集,学习训练,能耗预测模型,放入,模型测试,实物测试,模型使用,太多,训练样本,仿真方法
AB值：
0.175484
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
