基于GM-BP神经网络的校园建筑能耗预测

针对季节更迭、教学活动等因素对校园公共建筑能耗的影响,通过建立GM-BP神经网络组合预测模型,借助MATLAB软件完成建模和仿真环节,对建筑能耗开展预测分析研究。同时,引入最大相对误差绝对值Emax、平均相对误差Eave和均方根误差RMSE 3个性能指标对各预测模型性能进行评价。结果表明,组合模型较单一的GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测精度更高,拟合性能更好。研究成果对能源管理部门制定用能政策及科研院校从事建筑节能研究具有一定的借鉴意义。     

基于PSO-RBF的建筑能耗预测模型研究

通过研究分析夏热冬冷地区公共建筑能耗变化特点,建立了RBF神经网络建筑能耗预测模型。在此基础上运用微粒群算法对模型优化,建立了基于PSO-RBF的建筑能耗预测模型。利用大量数据构造样本集,运用软件分别对优化前后的预测模型进行训练,并运用到典型公共建筑能耗值的预测实例中。结果表明基于PSO-RBF的建筑能耗预测模型的学习能力和预测能力强,能较准确地实现公共建筑能耗预测。     

基于GALM神经网络的建筑能耗短期预测

为改进以往神经网络对建筑能耗预测的不足,提出应用遗传算法结合Levenberg-Marquardt算法(GALM)改进神经网络对建筑能耗进行预测。首先,利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值;其次,利用Levenberg-Marquardt算法优化神经网络训练,针对影响建筑能耗的主要因素建立GALM神经网络的建筑能耗预测模型。通过建立建筑能耗监测平台采集某公共建筑1个月的能耗数据,对该模型进行训练和测试。实验结果表明,该模型可以准确且高效地对建筑能耗进行短期预测。     

基于加权组合预测模型的城市用水量预测

介绍了移动算术平均预测法和BP神经网络理论在城市用水量预测方面的应用,并运用组合权系数优化理论,将移动算术平均预测法模型和BP神经网络预测模型进行加权组合。经吉首市实例验证,表明加权组合预测模型较单一的移动算术平均预测法模型和BP神经网络预测模型更全面,计算结果更精确,拟合效果更好。该模型能为我国中小城市用水量预测提供参考。     

基于LMBP神经网络的建筑能耗短期预测

为解决BP神经网络预测速度慢不适于建筑能耗短期预测的问题,采用Levenberg-Marquardt算法改进BP神经网络建立了基于LMBP神经网络的建筑能耗短期预测模型。通过某建筑物1个月的电量,对模型进行训练和测试,结果表明基于LMBP神经网络的预测模型预测速度显著提高,预测精度满足实际需要,适用于建筑能耗短期预测。     

遗传优化的BP网络预测路基沉降

针对传统的BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点,提出了基于遗传优化的BP神经网络预测方法并建立了路基沉降预测模型。将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统的BP神经网络预测模型对比,结果表明遗传优化的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。     

大型公共建筑能耗无线远程监测与节能管理系统研究

针对大型公共建筑高能耗的现状,提出一种基于ZigBee技术的分布式能耗计量网络,并采用GPRS/3G网络进行数据无线远程传输,通过建立能耗数据库与能耗模型,预测未来用能情况,对大型公共建筑用能状况进行实时监控与信息化的管理,为既有大型公共建筑的节能改造与新建大型公共建筑的节能运行与监管提供良好的基础,实现大型公共建筑节...     

基于WebAccess的大型公共建筑能耗管理与分析的研究

本文针对大型公共建筑高能耗的现状,提出了一种基于WebAccess的能耗管理与分析系统,以及采用ZigBee技术建立的分布式能耗计量网络,其特点是将WebAccess与下层ZigBee采集网络相结合,通过建立能耗数据库与能耗模型,预测未来用能情况,对大型公共建筑用能状况进行实时监控与信息化的管理,为既有大型公共建筑的节能改造与新建大型公共建筑的节能运行与监管提供良好的基础,实现大型公共建筑节能降耗的目标。     

大型公建能耗远程监测系统的实现与节能分析

对大型公共建筑能耗进行远程监测不仅能分析建筑用能具体特点,也为节能措施的实施和节能改造政策的制定提供科学依据。在分析大型公共建筑能耗特点的基础上,搭建了一套包括现场设备层、通讯网络层和监控中心管理层的集成自动化实时监测系统,实现了大型公共建筑分项能耗的远程监测,并对监测数据进行了分析,结果表明,该监测系统运行稳定可靠,能够有效反应大型公共建筑各个环节的用能特点和问题,可为后续的建筑节能诊断和改造提供科学依据。     

基于运行模式划分的复杂集中式空调控制系统逐时能耗预测方法

本文针对目前单一能耗预测方法难以对多种模式混合运行下的公共建筑集中式空调系统能耗进行准确预测的问题,提出一种基于机器学习划分运行模式的能耗预测方法。该方法首先利用K-Means算法划分系统运行模式,通过随机森林方法选择影响运行模式的主要因素,然后利用BP神经网络建立预测模型依次进行模式预测和能耗预测。以苏州某酒店建筑集中式空调系统为研究对象对上述方法进行验证,研究结果表明:本文提出的能耗预测方法与直接进行能耗预测方法相比,预测精度和稳定性大幅度提高,EEP降低了37. 3%,CV降低了37. 7%。     

高架桥上BRT公交车火灾事故调查的思考

通过对一起高架桥上BRT公交车火灾事故的详细勘察和缜密调查,分析提出制定特殊火灾事故调查应急预案的重要性,探讨如何建立重大火灾事故多部门尤其是刑侦部门协作配合机制,以及从火灾事故调查中总结经验教训,提出改进措施和建议。     

浅析MVRDV的密度实践

对MVRDV 的理论进行了探索,指出MVRDV 建筑事务所热衷于研究城市空间扩张与自然空间发展的关系及城市空间和建筑本身的密度实践,并通过对MVRDV 案例的分析,论述了提高建筑密度的手法和优化城市空间的理念。     

同层分户排水刍议

住宅楼分户排水可基本杜绝以往管道穿楼板导致的"跑、冒、滴、漏"和随意往管道投垃圾而导致堵塞下层管道(尤其是底层排水横管)等弊病,有效解决卫生间"臭味"问题.     

基于ANSYS的水平受载桩桩身受力性能的研究

基于ANSYS有限元软件,建立了钢筋混凝土管桩模型,对成层土中桩身处承受水平荷载的基桩受力性状进行了计算机数值模拟,通过对桩身位移和应力变化曲线的分析,得出了水平荷载下桩身位移和应力的变化规律。     

燃气表跳字分析

分析了燃气表滑阀与滑座、输出轴、计数器对产生跳字的影响,提出了解决方法。     

浅析“辛以润之”

"辛以润之"是中药药性理论的重要组成部分,一方面,"辛润"是"辛散"功效作用于脾、肺、肾而依次派生出的功用变易,是天地阴阳、五行五脏之间紧密联系的体现;另一方面,对"辛润"的运用不该只局限于治疗"肾苦燥",而更应将其追溯到"发越脾气"与"从阳引阴"上去,以使其对临床用药的指导意义更加深刻、广泛;最后,对于药物性味的合理运用与理解应该与药味之间的相互配伍、中药归经理论结合起来,使其得以互相为体为用,从而更好地发挥功效。     

对混凝土裂缝自愈合的研究

阐述了混凝土裂缝产生的原因以及混凝土裂缝自愈合的机理,并对混凝土的自愈合技术进行了深入的研究,结合该领域存在的问题,对其在未来的发展进行了展望,以期为该问题的研究提供借鉴。     

石材水斑或水迹的清洗研究

水斑或水迹是建筑装饰石材最常见的顽症之一,本文探讨了水斑或水迹的成因,预防的方法,介绍了国外有关的清除措施和配方,并且通过验证改进开发了水斑或水迹的清洗剂。