| BP神经网络技术在城市建筑热环境研究中的应用 |
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| 引用本文： | 李宁,刘金祥,陈晓春,李雅昕,丁高.BP神经网络技术在城市建筑热环境研究中的应用[J].建筑科学,2010,26(2). |
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| 作者姓名： | 李宁 刘金祥 陈晓春 李雅昕 丁高 |
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| 作者单位： | 1. 南京工业大学城市建设与安全工程学院,江苏,南京,210009
2. 中国建筑设计研究院,北京,100044 |
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| 基金项目： | 住房和城乡建设部城乡规划管理中心“城市尺度下建筑热环境的规划研究”项目 |
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| 摘 要： | 本文针对现代城市中越来越严重的热岛现象与能源问题,首先分析了北京市近60年的温度资料,可知60年来城区内的年平均温度升高了2.28℃,温度增幅为0.38℃/10 a。而后综合考虑城市建筑热环境的各种影响因素,利用BP神经网络技术建立了城市尺度下针对建筑热环境(温度)的预测模型,并对以往的数学模型和计算方法进行了改进。在改进后的预测模型中,通过枚举法选择隐含层最佳神经元个数,用贝叶斯正规化算法进行了网络训练,结果表明:与BP神经网络基本的L-M优化算法相比,该算法有较高的泛化能力和准确性,更适合于这一问题的研究。
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| 关 键 词： | 城市建筑热环境 温度增幅 BP神经网络 隐含层最佳神经元个数 贝叶斯正规化算法 |
Application of BP Neural Network Technology in Thermal Environment Study for Urban Buildings |
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| LI Ning,LIU Jin-xiang,CHEN Xiao-chun,LI Ya-xin,DING Gao.Application of BP Neural Network Technology in Thermal Environment Study for Urban Buildings[J].Building Science,2010,26(2). |
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| Authors: | LI Ning LIU Jin-xiang CHEN Xiao-chun LI Ya-xin DING Gao |
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| Affiliation: | 2;1.College of Urban Construction and Safety Engineering/a>;Nanjing University of Technology/a>;Nanjing 210009/a>;China/a>;2.China Architecture Design & Research Group/a>;Beijing 100044/a>;China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | thermal environment of urban building increase rate of temperature BP neural network optimal neuron number of hidden layer Bayesian regularization algorithm |
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