| 基于多规则实时学习组合型BP神经网络的城市建筑能耗预测模型 |
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| 引用本文： | 夏栋良,龚延风.基于多规则实时学习组合型BP神经网络的城市建筑能耗预测模型[J].建筑科学,2008,24(6). |
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| 作者姓名： | 夏栋良 龚延风 |
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| 摘 要： | 本文在建立城市层面的建筑用电量预测模型时,针对常规BP神经网络模型存在的诸多缺陷,进行了多种优化:组合模型预测取均值以克服随机性;加入统计规则以剔除个别奇异预测值的影响;实时学习以提高长期预测的精度.此怂外,针对影响因素的未来趋势难以准确预测的问题,增加了月份周期变量和月份序列变量这2个变量作为网络的输入,以提高模型的精度.结果显示,该方法预测效果明显优于常规BP神经网络和时间序列等方法.
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| 关 键 词： | 建筑用电量 BP神经网络 多规则 实时学习 组合预测 多规则 实时学习 组合型 神经网络 城市 建筑能耗 预测模型 BP Neural Network Based Energy Consumption Building Urban Model Prediction 时间序列 预测效果 方法 显示 结果 输入 |
Prediction Model of Urban Building Energy Consumption Based on BP Neural Network with Multi-rules&Real-time Training |
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| XIA Dong-liang,GONG Yan-feng.Prediction Model of Urban Building Energy Consumption Based on BP Neural Network with Multi-rules&Real-time Training[J].Building Science,2008,24(6). |
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| Authors: | XIA Dong-liang GONG Yan-feng |
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