基于SVM的大型公共建筑能耗预测模型与异常诊断
针对建筑运行中管理粗放、使用中能源浪费的问题,提出了基于支持向量机的能耗预测与异常诊断方法,为大型公共建筑节能提供理论支撑与实现路径。由于大型公共建筑具有极大的单位面积耗能量而得到广泛的关注。本文针对大型公共建筑能耗特点,从历史能耗数据、气候因素、时间周期因素三个方面选取11个输入参数作为样本特征,构建基于支持向量机的大型公共建筑能耗预测模型,对建筑逐日能耗展开预测。在能耗预测基础上,以测试集平均相对误差与最大误差作为判定标准进行能耗异常诊断,将该方法应用于夏季空调系统能耗异常诊断中,通过能耗预测值与实际值的对比,发现了空调系统运行中存在的不合理使用现象,为建筑节能管理运行提供参考。
基于SVM的大型公共建筑能耗预测模型与异常诊断
针对建筑运行中管理粗放、使用中能源浪费的问题,提出了基于支持向量机的能耗预测与异常诊断方法,为大型公共建筑节能提供理论支撑与实现路径。由于大型公共建筑具有极大的单位面积耗能量而得到广泛的关注。本文针对大型公共建筑能耗特点,从历史能耗数据、气候因素、时间周期因素三个方面选取11个输入参数作为样本特征,构建基于支持向量机的大型公共建筑能耗预测模型,对建筑逐日能耗展开预测。在能耗预测基础上,以测试集平均相对误差与最大误差作为判定标准进行能耗异常诊断,将该方法应用于夏季空调系统能耗异常诊断中,通过能耗预测值与实际值的对比,发现了空调系统运行中存在的不合理使用现象,为建筑节能管理运行提供参考。
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