基于气象热舒适度的建筑能耗灰色神经网络预测

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究1.引言全球气候变化已成为当今世界面临的重大挑战之一。

许多科学家和环保组织都在努力研究全球气候变化的趋势和影响，以便制定相应的政策和措施。

全球气温的预测是重要的研究课题之一。

本文将基于灰色预测与BP神经网络的方法，对全球气温进行预测研究，以期得到更准确和可靠的预测结果。

2.全球气温变化的背景与意义全球气温的变化对人类社会和自然生态环境都有着重要的影响。

随着工业化、城市化和汽车等化石燃料的大量使用，大气中二氧化碳等温室气体的排放不断增加，导致全球气温不断上升。

据统计，过去一个世纪里，全球气温已经上升了约0.7摄氏度，同时引发了极端天气事件的增多，海平面上升、冰川融化等问题。

预测全球气温的变化趋势对于制定全球环境政策和应对气候变化具有重要意义。

3.基于灰色预测的全球气温预测方法灰色预测是一种基于不完备信息的系统分析方法，它将信息不完全或不确定的问题转化为确定的或较为确定的问题，广泛应用于各种领域的预测与决策中。

对于全球气温的预测，我们将采用GM(1,1)模型进行预测。

GM(1,1)模型是灰色预测理论中常用的一种模型，它通过对原始数据序列进行累加生成新的序列，然后建立微分方程模型，从而进行预测。

具体步骤包括数据序列的累加、建立微分方程、求解微分方程、模型检验和预测精度评价等。

4.BP神经网络在全球气温预测中的应用BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有较强的非线性建模能力和适应性。

在全球气温预测中，我们将利用BP神经网络对气温变化模式进行建模和预测。

具体步骤包括数据的预处理、神经网络结构设计、训练和验证、模型评价和预测等。

5.综合模型与实证分析在本研究中，我们将基于灰色预测与BP神经网络的方法进行综合模型建立。

我们将利用GM(1,1)模型对气温的长期变化趋势进行预测。

然后，利用BP神经网络对气温的短期波动进行预测。

将灰色预测和神经网络预测结果进行综合，得到最终的全球气温预测结果。

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究1. 引言1.1 研究背景全球气候变化是当前世界面临的重大环境问题之一，全球温度的变化对人类社会和自然界造成了重大影响。

随着工业化和城市化的发展，人类活动释放的温室气体不断增加，导致大气中温室气体浓度增加，从而加剧了全球气候变暖的趋势。

全球气候变暖对农业生产、生态环境、水资源和人类健康等方面都会产生负面影响，因此精确预测全球气温的变化趋势对防灾减灾和应对气候变化具有重要意义。

随着灰色系统理论和BP神经网络在时间序列预测领域的应用越来越广泛，将这两种方法相结合应用于全球温度预测成为了研究的热点。

灰色预测模型能够处理少量数据、不确定性和不确定性干扰的问题，而BP神经网络模型能够学习到数据中的复杂关系和非线性规律。

利用灰色预测模型和BP神经网络模型相结合进行全球温度预测研究具有很大的潜力和价值。

通过本研究可以提高全球气温预测的准确性和稳定性，为应对气候变化提供可靠的科学依据。

1.2 研究目的本研究旨在结合灰色预测和BP神经网络模型，以提高全球温度预测的准确性和稳定性。

具体目的包括：1. 基于灰色预测模型的全球温度趋势分析，探究全球气候变化的规律性和趋势；2. 建立BP神经网络模型，对全球温度数据进行建模和预测，提高预测精度和稳定性；3. 探讨灰色预测模型和BP神经网络模型的优势与劣势，评估两种模型在全球温度预测中的适用性；4. 提出一种模型融合方法，将灰色预测模型和BP神经网络模型相结合，提高全球温度预测的准确性和可靠性；5. 对全球温度数据进行实验设计和数据分析，验证模型的预测效果和稳定性；6. 探讨本研究的意义和展望，为全球气候变化的研究和应对提供科学依据和参考。

2. 正文2.1 灰色预测模型灰色预测模型是一种基于非线性、非平稳时间序列数据的预测方法，其基本思想是利用已知数据的特征来推断未来数据的变化规律。

灰色预测模型包括GM(1,1)模型、GM(2,1)模型等多种形式，其中GM(1,1)模型是最为常用的灰色预测模型之一。

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究
近年来，全球气候变化引起了广泛的关注。

全球温度的预测对于人类采取应对措施来减缓气候变化至关重要。

本文旨在通过结合灰色预测和BP神经网络方法，对全球温度进行预测研究。

介绍灰色预测方法。

灰色预测方法是一种基于数据序列的建模和预测方法，它适用于具有不完全信息和较少数据的系统。

它通过建立灰色微分方程来表示系统的发展趋势，并使用该方程对未来的发展进行预测。

在全球温度预测中，我们可以将历史温度数据作为输入，通过灰色预测方法预测未来的温度趋势。

介绍BP神经网络方法。

BP神经网络是一种常用的机器学习算法，它模仿人脑的神经网络结构，通过输入数据和权重的调整，学习和训练来对问题进行建模和预测。

在全球温度预测中，我们可以将历史温度数据作为输入，通过BP神经网络来学习温度的发展规律，并预测未来的温度变化。

在本研究中，我们首先收集了全球历史温度数据，并对其进行预处理，包括去除异常值和缺失值的处理。

然后，我们将数据划分为训练集和测试集。

训练集用于训练BP神经网络模型，测试集用于评估模型的性能。

接下来，我们使用BP神经网络对训练集进行训练，并使用训练好的模型对测试集进行预测。

我们还使用灰色预测方法对测试集进行预测。

将两种方法的预测结果进行比较和分析。

通过实验结果的比较，我们可以评估灰色预测和BP神经网络的预测性能，并选择性能较好的方法进行全球温度的预测。

我们还可以通过模型的预测结果来研究全球温度的发展趋势和变化规律，为气候变化的研究和应对提供参考。

基于神经网络和灰色系统的住宅用地需求预测研究摘 要：科学的住宅用地需求预测是政府管理和调控城市土地市场的前提条件之一。

本文将神经网络和灰色系统引入到住宅用地需求预测中，克服了传统回归分析方法的一些缺点，并对2006-2010年上海市松江区住宅用地需求量进行了预测。

关键词：住宅用地需求预测；神经网络模型；灰色系统0． 引言制订和实施城市住宅供应计划是管理和调控城市土地市场的主要手段，其本质是在科学预测城市住宅需求的基础上，合理配置有限的城市土地资源，尽量满足城市发展对土地资源的各种需要，促进城市房地产市场的健康发展。

可以说，对城市未来住宅用地需求预测是否科学、准确，直接关系到土地供应计划的成败。

然而，对住宅用地需求准确地进行预测并非易事。

在历史资料的收集、整理和分析过程中，我们经常会遇到诸如统计数据缺失、各种资料相互间数据矛盾以及统计口径不一致等问题，这无疑给我们的预测工作带来了极大的难度。

为了尽量弥补预测工作中诸如此类的先天缺陷，我们采用了最新的预测手段与方法，建立了尽可能符合实际的数学模型。

例如，我们采用神经网络模型，就是看中了这种模型强大的非线性映射能力、学习能力和容错能力；而引入灰色预测模型则是基于其在处理样本数量少、波动较大的数据时较传统方法（主要是回归分析）具有其独特的优势。

本文以上海市松江区为例，研究了住宅用地需求预测的思路与方法，从而为政府制订科学合理的土地供应计划提供了理论依据。

1．建设用地需求预测方法研究在市场经济条件下，很多经济发展因素具有不确定性。

为了更科学地进行规划和建设用地的供应，有必要制定多个预测和供应方案，以应对市场不断变化的新情况。

必须说明的是，我们虽然将预测方法进行了分类，但并不意味着它们是截然分开的。

基于预测对象的复杂性，我们将多种方法结合使用，以求较为准确地得到预测结果。

1.1 标准规模预测标准规模预测，也称定额指标法，即按照国家规定的各类建设用地定额指标，以及对人口发展规模的预测，测算未来一定时期建设用地发展规模。

基于神经网络的智能楼宇能耗预测模型研究随着人工智能技术的不断进步，智能楼宇系统已经成为了现代城市建设的重要一环。

而对于智能楼宇能耗的预测，是实现能源可持续性管理的关键步骤。

而基于神经网络的智能楼宇能耗预测模型，则成为了这一领域内的热点研究方向。

一、神经网络模型神经网络是一种模拟人脑功能的算法，它的基本原理是通过模拟大量神经元之间的相互作用，来实现对数据的处理和学习。

在智能楼宇能耗预测的应用中，我们可以将楼宇内各种载荷的数据作为输入，通过神经网络模型来预测未来的能耗。

在神经网络模型中，最常用的是前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。

前者是一种基于多层感知器的模型结构，可以根据输入和输出数据，通过多个隐含层的变换，最终得到预测结果。

而后者则是一种可以处理时间序列数据的模型，能够对过去及当前数据的状态进行记忆，进而预测未来状态。

二、智能楼宇能耗预测模型基于神经网络的智能楼宇能耗预测模型，通常包括数据采集、预处理、特征提取、建立神经网络模型和模型训练、预测与评估等步骤。

（一）数据采集与预处理：该步骤通常包括数据获取、数据清洗、异常值处理等。

在智能楼宇场景中，可以通过传感器等设备采集多种载荷数据，如温度、湿度、光照、风速等，作为输入数据。

在预处理阶段，需要对数据进行去噪、归一化等处理，以保证模型的准确性和稳定性。

（二）特征提取：该步骤的主要目的是通过分析数据的特点，提取与能耗相关的特征。

在智能楼宇场景中，特征通常包括时间、季节、人数、天气等因素，同时考虑到楼宇内各种载荷设备的特点和相关性，进行深度特征提取。

（三）建立神经网络模型：在建立神经网络模型时，需要确定模型的结构和参数，通常包括选择网络类别、确定网络层数和节点数、激活函数等。

同时，还需要选择合适的损失函数和优化器，以评估模型的性能和训练模型的速度。

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究引言全球气候变化正逐渐成为世界各国关注的焦点，气候变暖带来的极端天气、海平面上升等问题日益凸显。

对全球气温变化进行预测和分析，对于未来气候变化的规划和决策至关重要。

本研究将基于灰色预测与BP神经网络，对全球气温进行预测研究，旨在提高气候变化的预测精度，并为相关政策的制定提供科学依据。

一、全球气温变化趋势分析全球气温变化一直是世界各国学术界和政府部门关注的焦点，也是气候变化的重要指标之一。

根据世界气象组织统计数据显示，过去百年来，全球平均气温呈现出逐渐上升的趋势，尤其是在最近几十年里，气温上升的速度更是明显增加。

这一趋势对人类社会和自然环境都带来了巨大的影响，因此对全球气温的预测和分析具有重要意义。

二、灰色预测模型灰色预测理论是上世纪80年代提出的一种新的非线性、非统计数学预测方法。

其思想是通过分析非线性系统的灰色信息，通过对数据序列进行插值和拟合，从而找出一种相对精确的模型来进行预测。

灰色预测模型的优点是可以适应小样本、不完整数据，并且对于非线性的变化趋势有较好的预测效果。

在本研究中，我们将应用灰色预测模型对全球气温进行预测分析，通过对历史气温数据的分析和建模，得出全球气温未来的趋势变化。

三、BP神经网络模型BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有良好的非线性拟合能力和高精度的预测效果。

BP神经网络的训练过程是通过反向传播算法来不断修正网络参数，使网络的输出结果逼近实际的目标值。

在全球气温预测中，BP神经网络可以很好地拟合复杂的气候系统，从而提高预测的准确性。

四、研究方法1. 数据获取：本研究将收集全球各地的气温数据，包括历史气温变化数据以及实时气温监测数据，以构建全球气温的数据集。

2. 灰色预测模型建立：通过对历史气温数据进行分析，建立灰色预测模型，对全球气温进行未来的预测。

3. BP神经网络模型建立：通过对历史气温数据进行训练，建立BP神经网络模型，对全球气温进行未来的预测。

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究全球气候变化引起了人们对未来全球温度变化的关注。

为了更好地了解全球温度的未来走势，研究者们采用了多种方法。

本文将介绍一种基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测方法，并探讨其效果。

我们先简单介绍一下灰色预测和BP神经网络。

灰色预测是一种建立在数据序列时间相关性的基础上的预测方法。

它适用于短期预测和部分长期预测。

常见的灰色预测模型有GM(1,1)模型和GM(2,1)模型。

通过对已知数据序列的分析，灰色预测模型可以建立起未来数据的数学模型，从而实现对未来数据的预测。

BP神经网络是一种通过模仿人脑神经元之间相互连接的方式进行学习和预测的神经网络。

BP神经网络具有较强的非线性拟合能力和适应能力，广泛应用于各种预测和识别问题中。

在全球温度预测研究中，我们首先需要收集全球温度变化的历史数据。

这些数据可以来自于气象观测站、卫星观测数据等。

接下来，我们将历史数据进行处理，将其按照时间顺序排列，并进行灰色处理。

通过对已知数据序列的灰色分析，我们可以得到未来全球温度变化的趋势。

在得到未来全球温度变化的趋势之后，我们可以将其作为BP神经网络的输入数据，建立起BP神经网络模型。

通过对历史数据的学习和训练，BP神经网络可以得到全球温度变化与各个因素之间的关系，并利用这种关系对未来数据进行预测。

为了验证该方法的准确性和可靠性，我们可以将已知数据与预测数据进行对比。

如果预测数据与实际数据的误差较小，则说明该方法是有效的。

需要注意的是，全球温度变化受到多种因素的影响，如太阳活动、人类活动等。

在进行全球温度预测时，需要考虑这些因素的综合影响，尽量减小误差。

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测方法可以较好地预测未来全球温度的变化趋势。

对于人们了解全球气候变化趋势，制定应对措施具有重要的参考价值。

需要注意的是，全球温度变化受到多种因素的影响，预测结果可能存在一定的不确定性。

预测结果仅供参考，不具备绝对的准确性。

基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测一、引言随着能源需求的不断增加以及对环境保护的要求，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注。

光伏发电预测是指根据天气条件、光照强度等因素，对光伏发电的短期出力进行准确预测，在促进光伏发电的可靠性、可预测性和可调度性方面具有重要意义。

光伏发电短期出力预测是一个复杂的问题，涉及到多个因素的综合影响。

传统的统计方法在建模时常常只考虑了少数几个因素，无法准确地反映出光伏发电的复杂性。

而灰色神经网络组合模型（GM-ANN）是一种将灰色理论与人工神经网络相结合的预测模型，可以有效克服传统方法的局限性。

二、灰色理论与人工神经网络2.1 灰色理论灰色理论是在20世纪80年代发展起来的一种非线性、非平衡的数学理论，主要用于处理具有未知、未确定或不完备信息的问题。

灰色理论通过对系统建模与分析，能够在数据不充分、信息不确定的情况下，对数据进行预测、评估和决策。

2.2 人工神经网络人工神经网络是一种仿生的计算模型，模拟了大脑神经元之间的相互作用。

它通过训练和学习来获取数据的特征与规律，从而实现对未知数据的预测和分类。

三、光伏短期出力预测模型的构建3.1 数据预处理在构建光伏短期出力预测模型之前，需要对数据进行预处理。

预处理包括数据清洗、归一化和分解等过程。

首先对数据进行清洗，去除异常值和缺失值。

然后对数据进行归一化处理，将数据缩放到0和1之间，便于神经网络的训练和模型的收敛。

最后，对归一化后的数据进行分解，以获取数据的趋势和周期。

3.2 灰预测模型建立根据光伏发电的实际情况，选择合适的灰色预测模型进行建模。

常用的灰色预测模型包括GM(1,1)模型、GM(0,1)模型等。

通过对光伏发电数据的分解和累加，得到其背景值序列和累加生成序列。

然后通过GM模型对背景值序列进行预测，得到光伏发电的趋势值。

3.3 神经网络模型设计在灰色预测模型的基础上，采用神经网络对光伏发电的趋势值进行进一步的预测。

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究全球气候变化是当今世界面临的重要问题之一，温度变化是气候变化的核心指标之一。

准确地预测全球温度变化对气候变化的分析和应对具有重要意义。

本文基于灰色预测与BP 神经网络的方法，对全球温度进行预测，并进行实证研究。

我们对全球温度的历史数据进行收集与分析。

收集了过去数十年的全球温度数据，包括地表温度、海洋温度等多个指标。

通过对数据进行预处理，去除异常值和缺失值，得到了完整且高质量的数据集。

接下来，我们利用灰色预测模型对全球温度进行建模与预测。

灰色预测是一种基于小样本数据进行预测的方法，适用于非线性、非平稳的系统。

我们对温度数据进行灰度化处理，将其转化为灰色数列。

然后，利用灰色关联度分析和灰色GM(1,1)模型，建立起温度数据的灰色预测模型。

通过模型参数的估计与优化，得到了全球温度未来的趋势预测。

然后，我们引入BP神经网络模型，对全球温度进行进一步的预测与分析。

BP神经网络是一种具有强大非线性拟合能力的模型，适用于复杂、高维度的数据分析。

我们将历史的全球温度数据作为输入，未来的全球温度数据作为输出，构建了一个多层次的BP神经网络模型。

通过网络的训练与学习，优化网络的权值与偏置，得到了网络的预测结果。

我们将全球温度的实际观测数据与预测结果进行对比分析。

通过统计学的方法，计算预测数据与实际观测数据之间的误差，并评估预测模型的准确性与可靠性。

实证结果表明，基于灰色预测与BP神经网络的方法能够较为准确地预测全球温度的变化趋势，具有一定的实用价值。

本文基于灰色预测与BP神经网络的方法，对全球温度进行了预测研究。

通过对历史数据的分析与建模，得到了全球温度未来的趋势预测，为气候变化的研究与应对提供了科学依据。

需要注意的是，气候系统非常复杂，受到多个因素的共同影响，因此温度预测仍然存在一定的不确定性。

未来的研究可以进一步优化模型，提高预测的准确度与稳定性。

第１３卷㊀第９期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．９㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年９月㊀Ｓｅｐ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０９－００３７－０７中图分类号：ＴＰ１８３文献标志码：Ａ基于神经网络的建筑能耗预测吴㊀烨１，陈湘萍１，蔡永翔２（１贵州大学电气工程学院，贵阳５５００２５；２贵州电网有限责任公司电力科学研究院，贵阳５５０００７）摘㊀要：建筑能耗约占中国总能耗的４０％，为实现建筑节能，准确有效的能耗预测是有必要的㊂本文基于ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件建立建筑空间模型和供暖㊁通风和空气调节系统；以能耗模拟数据为基础，建立长短期记忆网络预测模型；以平均绝对误差ＭＡＥ㊁均方误差ＭＳＥ和均方根误差ＲＭＳＥ作为评价指标，并与ＢＰ神经网络预测模型进行对比㊂实验结果表明，基于 每天 数据和 每小时 数据，ＬＳＴＭ神经网络预测模型不论预测精确度还是评估指标都优于ＢＰ神经网络预测模型，说明ＬＳＴＭ神经网络在处理时间序列数据比ＢＰ神经网络更有优势，能更好地反映建筑能耗的变化趋势㊂关键词：能耗预测；建筑能耗；ＬＳＴＭ神经网络；ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓＢｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋＷＵＹｅ１，ＣＨＥＮＸｉａｎｇｐｉｎｇ１，ＣＡＩＹｏｎｇｘｉａｎｇ２（１ＴｈｅＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｕｉｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５００２５，Ｃｈｉｎａ；２ＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｕｉｚｈｏｕＰｏｗｅｒＧｒｉｄＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｇｕｉｙａｎｇ５５０００７，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＢｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｃｃｏｕｎｔｓｆｏｒａｂｏｕｔ４０％ｏｆＣｈｉｎａᶄｓｔｏｔａｌｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｂｕｉｌｄｓａｂｕｉｌｄｉｎｇｓｐａｃｅｍｏｄｅｌａｎｄａＨｅａｔｉｎｇＶｅｎｔｉｌａｔｉｏｎａｎｄＡｉｒＣｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ（ＨＶＡＣ）ｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓｓｏｆｔｗａｒｅａｎｄｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓａＬｏｎｇＳｈｏｒｔ－ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙＮｅｔｗｏｒｋ（ＬＳＴＭ）ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｄａｔａ．ＴｈｅＬＳＴＭｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｅｖａｌｕａｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｍｅａｎａｂｓｏｌｕｔｅｅｒｒｏｒＭＡＥ，ｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒＭＳＥａｎｄｒｏｏｔｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒＲＭＳＥａｓｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅＬＳＴＭｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｂｏｔｈｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅＬＳＴＭｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｍｏｒｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｕｓｔｈａｎｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄｃａｎｂｅｔｔｅｒｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔＥｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，Ｂｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ＬＳＴＭｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ基金项目：国家自然科学基金（５１８６７００７）㊂作者简介：吴㊀烨（１９９８－），男，硕士研究生，主要研究方向：控制工程；陈湘萍（１９７７－），女，博士，教授，主要研究方向：新能源与节能技术㊂通讯作者：陈湘萍㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｅｅ．ｘｐｃｈｅｎ＠ｇｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２２－１１－１９０㊀引㊀言随着社会的进步，经济的发展，建筑能耗也在快速的增长，据统计全球的建筑能耗约占总能耗的４０％［１］，而中国建筑能耗约占中国能源消耗的２１．７％［２］㊂确有效的建筑能耗预测是节能的基础［３］㊂国内外学者对能耗预测进行了大量的研究，目前常用神经网络来进行能耗预测㊂Ｋａｗａｓｈｉｍａ等［４］提出了基于神经网络的每小时负荷预测进行预测控制，并与传统机器学习方法进行对比，得出神经网络有更好效果的结论；许馨尹等［５］基于ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件对办公建筑在气候变化的情况下进行能耗模拟，结果表明气候对建筑能耗有影响；Ａｍｂｅｒ等［６］建立多元回归模型对用电能耗进行模拟，结果表明环境温度对于建筑能耗有着显著影响㊂在基于机器学习方法的能耗预测中，张卓渊［７］提出一种基于生成对抗网络的建筑能耗预测方法，以ＬＳＴＭ（ＬｏｎｇＳｈｏｒｔ－ＴｅｒｍＭｅｍｏｒｙＮｅｔｗｏｒｋ）神经网络为生成器，卷积神经网络（ＣＮＮ）为判别器，对比其他模型有着更高的精度；井文强等［８］针对局部最优问题，提出改进灰狼优化ＢＰ（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络的预测模型，通过改变原始收敛因子使得该模型有较好的精度和泛化能力；曾国治等［９］基于ＣＮＮ的特征提取能力和循环神经网络（ＲＮＮ）的时序学习能力，提出了ＣＮＮ－ＲＮＮ模型来预测建筑能耗，效率提高的同时还有不错的精度；邵必林等［１０］基于注意力机制和ＬＳＴＭ神经网络建立预测模型，更好的捕捉重要信息并反映变化趋势㊂总的来说，基于机器学习的能耗预测主要是用ＬＳＴＭ神经网络㊁ＢＰ神经网络，又或者用优化算法优化后神经网络，例如基于粒子群优化算法（ＰＳＯ）进行优化㊁基于灰狼算法（ＧＷＯ）优化以及基于ＬＭ（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）算法优化等㊂ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件是美国能源部和劳伦斯㊃伯克利国家实验室基于ＢＬＡＳＴ和ＤＯＥ－２基础上开发的建筑能耗模拟软件，能够用于对建筑的采暖㊁制冷㊁照明以及其他能源消耗进行能耗模拟分析，也可以进行二次开发，增加新功能，满足使用者多样化的需求［１１］㊂综上所述，目前针对能耗预测用的最多的就是神经网络㊂本文基于ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ模拟获得能耗数据，考虑到能耗数据是一个长时间序列数据，因此在神经网络的选择上选择了处理长时间序列较其他神经网络有优势的长短期记忆网络（ＬＳＴＭ）来建立能耗预测模型，通过平均绝对误差ＭＡＥ，均方误差ＭＳＥ以及均方根误差ＲＭＳＥ来判断训练网络预测的精度，并与传统ＢＰ神经网络预测模型进行对比，验证预测结果的准确性㊂１㊀ＬＳＴＭ神经网络与数据获取１．１㊀ＬＳＴＭ神经网络介绍ＬＳＴＭ是循环神经网络的一个变体，解决了传统循环神经网络在处理长时间序列时出现的梯度消失和梯度爆炸问题［１２］㊂ＬＳＴＭ单元结构图如图１所示㊂遗忘门输入门输出门h tc th tx th t -1c t -1f ti t o t c t~t a n h t a n hσσσ图１㊀ＬＳＴＭ单元结构图Ｆｉｇ．１㊀ＬＳＴＭｕｎｉｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｉａｇｒａｍ㊀㊀ＬＳＴＭ的门控结构如图２所示㊂ＬＳＴＭ通过遗忘门㊁输入门和输出门这３个特殊的门控结构来实现信息的保护和控制［１３］㊂遗忘门如图２（ａ）所示，遗忘门会读取上一时刻的输出ｈｔ－１和当前的输入ｘｔ，ｆｔ输出的值来确定Ｃｔ－１是否丢弃，其计算如式（１）：ｆｔ＝σ（Ｗｆ∗［ｈｔ－１，ｘｔ］）＋ｂｆ）（１）㊀㊀其中，σ代表的是Ｓｉｇｍｏｉｄ激活函数；ｂｆ代表偏置向量；Ｗｆ代表遗忘门权重系数矩阵㊂输入门如图２（ｂ）所示，实现信息更新需要两个步骤，一是通过Ｓｉｇｍｏｉｄ层确定更新信息，再由ｔａｎｈ层确定备用更新内容；二是结合两部分生成的信息对Ｃｔ进行一个更新㊂其计算如式（２） 式（４）：ｉｔ＝σ（Ｗｉ∗［ｈｔ－１，ｘｔ］）＋ｂｉ）（２）Ｃｔ＝ｔａｎｈ（ＷＣ∗［ｈｔ－１，ｘｔ］）＋ｂＣ）（３）Ｃｔ＝ｆｔ∗Ｃｔ－１＋ｉｔ∗Ｃｔ（４）㊀㊀其中，ｔａｎｈ代表双曲正切激活函数；Ｗｉ和ＷＣ分别代表由σ和ｔａｎｈ确定的输入门权重系数矩阵；ｂｉ和ｂＣ分别代表由σ和ｔａｎｈ确定的偏置向量；Ｃｔ代表当前的状态㊂输出门如图２（ｃ）所示，通过运行Ｓｉｇｍｏｉｄ激活函数得到ｏｔ值，将当前的状态Ｃｔ经过ｔａｎｈ函数处理后的值与ｏｔ值相乘得到ｈｔ，得到ｔ时刻的输出，并且也作为下一时刻的输入，如式（５）㊁式（６）：ｏｔ＝σ（Ｗｏ∗［ｈｔ－１，ｘｔ］）＋ｂｏ）（５）ｈｔ＝ｏｔ∗ｔａｎｈ（Ｃｔ）（６）㊀㊀其中，Ｗｏ代表输出门权重系数矩阵；ｂｏ代表偏置向量；ｏｔ代表的是ｔ时刻的输出㊂遗忘门t a n h t a n hh tc th th t -1c t -1′f ti t ′c t~o t σσσx t输入门t a n ht a n hh tc th th t -1c t -1′f ti t ′c t~o t σσσx t输出门t a n ht a n hh tc th th t -1c t -1′f ti t ′c t ~o t σσσx t（a ）遗忘门（b ）输入门（c ）输出门图２㊀ＬＳＴＭ的门控结构Ｆｉｇ．２㊀ＧａｔｉｎｇｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＬＳＴＭ８３智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀１．２㊀数据获取本文所用的建筑能耗数据是通过ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件模拟得到的，在ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件中添加空气回路（ＶａｒｉａｂｌｅＡｉｒＶｏｌｕｍｅ，ＶＡＶ）㊁冷却水回路（制冷机以及冷却塔）㊁载热盘管以及锅炉，形成一个简单的供暖㊁通风和空气调节（ＨｅａｔｉｎｇＶｅｎｔｉｌａｔｉｏｎａｎｄＡｉｒＣｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ，ＨＶＡＣ）系统，并在理想条件下进行能耗模拟㊂在ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件中设置ＨＶＡＣ系统时，主要是对Ｚｏｎｅ㊁Ｓｙｓｔｅｍ以及Ｐｌａｎｔ这３个对象进行设置㊂对ＶＡＶ主要在ＨＶＡＣＴｅｍｐｌａｔｅ：Ｓｙｓｔｅｍ／ＺｏｎｅＶＡＶ里进行设置，在ＳｙｓｔｅｍＶＡＶ里设置ＳｙｓｔｅｍＡｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙＳｃｈｅｄｕｌｅ为ＯｆｆｉｃｅＨＶＡＣ㊁ＣｏｏｌｉｎｇＣｏｉｌＤｅｓｉｇｎＳｅｔｐｏｉｎｔ为１３ħ㊁ＭｉｎｉｍｕｍＯｕｔｄｏｏｒＡｉｒＳｃｈｅｄｕｌｅＮａｍｅ为ＯｆｆｉｃｅＭｉｎｉｍｕｍＯＡ以及ＥｃｏｎｏｍｉｚｅｒＴｙｐｅ为ＦｉｘｅｄＤｒｙＢｕｌｂ等，其他具体设置见表１㊂表１㊀ＨＶＡＣ设置表Ｔａｂ．１㊀ＨＶＡＣｓｅｔｔｉｎｇｔａｂｌｅＭｏｄｕｌｅｓＰｌａｎｔＰａｒａｍｅｔｅｒｓＨＶＡＣＴｅｍｐｌａｔｅ：Ｓｙｓｔｅｍ：ＶＡＶＮａｍｅＶＡＶｗｉｔｈＲｅｈｅａｔＳｙｓｔｅｍＡｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙＳｃｈｅｄｕｌｅＯｆｆｉｃｅＨＶＡＣＣｏｏｌｉｎｇＣｏｉｌＤｅｓｉｇｎＳｅｔｐｏｉｎｔ１３ħＭｉｎｉｍｕｍＯｕｔｄｏｏｒＡｉｒＳｃｈｅｄｕｌｅＮａｍｅＯｆｆｉｃｅＭｉｎｉｍｕｍＯＡＥｃｏｎｏｍｉｚｅｒＴｙｐｅＦｉｘｅｄＤｒｙＢｕｌｂＲｅｔｕｒｎＰｌｅｎｕｍＮａｍｅＰＬＥＮＵＭＨＶＡＣＴｅｍｐｌａｔｅ：Ｚｏｎｅ：ＶＡＶＳｕｐｐｌｙＡｉｒＭｉｎｉｍｕｍＦｌｏｗＦｒａｃｔｉｏｎ０．２ＲｅｈｅａｔＣｏｉｌＴｙｐｅＶＡＶｗｉｔｈＲｅｈｅａｔＨｅａｔｉｎｇＤａｍｐｅｒＡｃｔｉｏｎＨｏｔＷａｔｅｒＭｏｄｕｌｅｓＰｌａｎｔＰａｒａｍｅｔｅｒｓＨＶＡＣＴｅｍｐｌａｔｅ：Ｐｌａｎｔ：ＣｈｉｌｌｅｄＷａｔｅｒＬｏｏｐＣｏｎｄｅｎｓｅｒＷａｔｅｒＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅＣｏｎｔｒｏｌＴｙｐｅＳｐｅｃｉｆｉｅｄＳｅｔｐｏｉｎｔＣｏｎｄｅｎｓｅｒＷａｔｅｒＤｅｓｉｇｎＳｅｔｐｏｉｎｔ２９．４ħＨＶＡＣＴｅｍｐｌａｔｅ：Ｐｌａｎｔ：ＣｈｉｌｌｅｒＣｈｉｌｌｅｒＴｙｐｅＥｌｅｃｔｒｉｃＲｅｃｉｐｒｏｃａｔｉｎｇＣｈｉｌｌｅｒＮｏｍｉｎａｌＣＯＰ３．６ＨＶＡＣＴｅｍｐｌａｔｅ：Ｐｌａｎｔ：ＴｏｗｅｒＴｏｗｅｒＴｙｐｅＴｗｏＳｐｅｅｄＨＶＡＣＴｅｍｐｌａｔｅ：Ｐｌａｎｔ：ＨｏｔＷａｔｅｒＬｏｏｐＮａｍｅＨｏｔＷａｔｅｒＰｌａｎｔＨＶＡＣＴｅｍｐｌａｔｅ：Ｐｌａｎｔ：ＢｏｉｌｅｒＢｏｉｌｅｒＴｙｐｅＨｏｔＷａｔｅｒＢｏｉｌｅｒ㊀㊀在ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件中建立ＨＶＡＣ系统，考虑到ＨＶＡＣ系统的复杂度，在本文选用了简单的ＨＶＡＣ系统，大部分均采用默认数值，因为建筑有５个区，所以Ｚｏｎｅ：ＶＡＶ要按相同参数设置５个区㊂在办公建筑中，室内负载对能耗影响较大，本文中室内负载包括人员数量㊁照明设备以及电气设备，其中室内负载见表２㊂表２㊀室内负载Ｔａｂ．２㊀Ｉｎｄｏｏｒｌｏａｄｓ区域南区西区北区东区中区照明／Ｗ１５８４６８４１５８４６８４２９６４设备／Ｗ１０５６４５６１０５６４５６１９７６人数／人１０５１０５２０㊀㊀本文中所用的建筑如图３所示，该建筑位于美国的芝加哥，长３０．５ｍ㊁宽１５．２ｍ㊁高３ｍ，占地面积为４６３．６ｍ２，四面墙上都有窗户㊂由于建筑空间过大，因此把空间分为东区㊁西区㊁北区㊁南区以及中区，中区到外墙的距离均为３．７ｍ，在天花板和５个区之间还有一个集气室，建筑围护结构及传热系数见表３㊂用ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件模拟之前，要选择ＵＳＡ＿ＩＬ＿Ｃｈｉｃａｇｏ－ＯＨａｒｅ．Ｉｎｔｌ．ＡＰ．７２５３００＿ＴＭＹ３天气文件㊂（ａ）俯视图㊀㊀㊀㊀㊀㊀（ｂ）侧视图㊀㊀㊀图３㊀建筑图Ｆｉｇ．３㊀Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌｄｒａｗｉｎｇ９３第９期吴烨，等：基于神经网络的建筑能耗预测表３㊀围护结构及传热系数表Ｔａｂ．３㊀Ｅｎｖｅｌｏｐｅｓａｎｄｈｅａｔｔｒａｎｓｆｅｒｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ围护结构Ｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙ传热系数（Ｗ／ｍ２ｋ）Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ厚度／ｍ外墙０．１１５０．６６７内墙０．１６０．０１５９００００１屋顶１．４４２０．０１２７地板１．３１０．１０１６单层玻璃０．９０．００６单层镀膜玻璃０．９０．００６㊀㊀用ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件进行能耗模拟，把模拟结果分为 每天 和 每小时 进行最后的结果输出，工作安排是做六休一㊂由于本文设计的建筑有着５个热区，在本文中只选择了南区作为研究对象， 每天 和 每小时 的能耗模拟结果如图４和图５所示，可以看出工作日的能耗高于休息日的能耗，在休息日不论是照明能耗还是设备能耗都是最低㊂本文基于ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ的模拟数据，把 每天 和 每小时 的模拟结果作为训练集以及测试集㊂01/0102/0103/0104/0105/0106/0107/0108/0109/0110/0111/0112/0101/0120100-10室外温度/℃01/0102/0103/0104/0105/0106/0107/0108/0109/0110/0111/0112/0101/0101/0102/0103/0104/0105/0106/0107/0108/0109/0110/0111/0112/0101/0101/0104/0107/0110/0101/01日期01/0104/0107/0110/0101/01日期日期日期5420252050照明能耗/J 设备能耗/J 室内温度/℃H V A C 能耗/J ?107107107图４㊀ 每天 的模拟结果Ｆｉｇ．４㊀Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆ ｄａｉｌｙ0100020003000400050006000700080009000200-20室外温度/℃日期日期日期50420302520210照明能耗/J 设备能耗/J 室内温度/℃H V A C 能耗/J ?106?10610710002000300040005000600070008000900001000200030004000500060007000800090000100020003000400050006000700080009000100020003000400050006000700080009000日期日期图５㊀ 每小时 的模拟结果Ｆｉｇ．５㊀Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆ ｈｏｕｒｌｙ１．３㊀基于ＬＳＴＭ的预测流程由于ＬＳＴＭ神经网络对于长时间序列数据有着十分出色的预测能力，因此本文采用ＬＳＴＭ神经网络来对能耗数据进行预测，具体的ＬＳＴＭ预测流程图如图６所示㊂归一化处理数据集划分定义L S T M 神经网络数据获取开始网络训练能耗预测反归一化结果分析结束图６㊀ＬＳＴＭ预测流程图Ｆｉｇ．６㊀ＬＳＴＭｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｌｏｗｃｈａｒｔ２㊀预测模型建立２．１㊀数据处理（１）数据集划分㊂本文通过ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件进行一年的能耗模拟，模拟结果以两种输出方式输出，如图４和图５所示㊂第一种输出３６５天的数据，以前３００天为训练集，后６５天为测试集；第二种输出８７６０个小时的数据，以前８０００个小时为训练集，后７６０个小时为测试集㊂（２）数据归一化㊂由于样本数据之间的类型和数值大小各不相同，会导致绝对值相差很大㊂为了消除奇异样本数据导致的不良影响，会对数据进行归一化处理，将样本数据转换为［０，１］之间的数，归一化也可以加快训练网络的收敛性㊂归一化计算式（７）：ｘ∗＝ｘ－ｘｍｉｎｘｍａｘ－ｘｍｉｎ（７）㊀㊀其中，ｘ代表样本数据；ｘｍｉｎ代表样本数据最小值；ｘｍａｘ代表样本数据最大值；ｘ∗代表归一化之后的值㊂２．２㊀评价指标为了确定ＬＳＴＭ训练网络预测的效果㊁精确度以及稳定性，本文中采用平均绝对误差ＭＡＥ，均方误差０４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀ＭＳＥ和均方根误差ＲＭＳＥ作为预测模型的评价指标㊂ＭＡＥ体现预测结果和测试值之间的差值，式（８）；ＭＳＥ体现出预测结果的变化程度，式（９）；ＲＭＳＥ则能更好的反映出预测结果的精度，式（１０）㊂ＭＡＥ＝１ｎðｎｉ＝１｜ｙｉ－ｘｉ｜（８）ＭＳＥ＝１ｎðｎｉ＝１（ｙｉ－ｘｉ）２（９）ＲＭＳＥ＝ＭＳＥ＝１ｎðｎｉ＝１（ｙｉ－ｘｉ）２（１０）㊀㊀其中，ｙｉ代表ＬＳＴＭ预测模型的预测值，ｘｉ代表测试值㊂２．３㊀参数选取在ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件中选择输出数据为室外温度㊁室内温度㊁照明能耗㊁设备能耗以及ＨＶＡＣ能耗㊂其中，照明能耗和设备能耗在工作时都会产生能耗，会使得室内的温度上升，从而对ＨＶＡＣ的能耗有一定程度上的影响㊂因此，本文中主要使用室外温度㊁室内温度㊁照明能耗以及设备能耗作为输入来预测ＨＶＡＣ的能耗㊂本文以室外温度㊁室内温度㊁照明能耗以及设备能耗作为ＬＳＴＭ神经网络的输入，ＨＶＡＣ能耗作为ＬＳＴＭ神经网络的输出㊂以 每天 输出为主，预先设置神经元数目为１２８㊁２５６㊁５１２，分别进行５次训练，得到不同的ＭＳＥ值，并取得平均值见表４㊂神经元数目为２５６时ＭＳＥ的值最小，因此确定神经元数目为２５６㊂按 每小时 输出的参数选取与按 每天 输出相同㊂Ａｄａｍ具有适应稀疏梯度和缓解梯度震荡的优点，本文中采用Ａｄａｍ求解器进行优化㊂在网络训练时，在全连接层使用Ｄｒｏｐｏｕｔ并设置为０．２，其目的是在每次训练批次中，以一定的概率忽略一定数量的神经元，这样防止在网络训练过程中出现过拟合的问题㊂表４㊀不同神经元数目ＭＳＥ对比Ｔａｂ．４㊀ＭＳＥｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎｅｕｒｏｎｎｕｍｂｅｒｓ神经元数目ＭＳＥ（∗５）１２８４．９９∗１０６２５６４．７４∗１０６５１２５．６３∗１０６２．４㊀网络训练本文中的ＬＳＴＭ网络设置为５个层，分别有输入层㊁隐含层㊁全连接层㊁输出层以及回归层㊂基于不断的测试，选定输入层的数目为４，输出层的数目为１，全连接层把Ｄｒｏｐｏｕｔ设置为０．２，采用Ａｄａｍ求解器来进行优化，训练次数设置为２５０，为了防止梯度爆炸，梯度设置为１，初始学习率设置为０．０１，经过１５０次训练后乘以０．５来降低学习率㊂ 每天 ＬＳＴＭ网络训练图如图７所示㊂图７㊀ 每天 ＬＳＴＭ网络训练图Ｆｉｇ．７㊀ＬＳＴＭｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｉｎｉｎｇｃｈａｒｔｏｆ Ｄａｉｌｙ㊀㊀由图７可知，本次训练迭代次数为２５０，由于是按 每天 进行输出，仅有３００个训练集，训练时间约为４３ｓ，训练曲线都是随着迭代次数的增加而逐渐下降，ＲＭＳＥ曲线在大约１７０次迭代之后趋于平缓，ＲＭＳＥ的值趋近０．０５，而ＬＯＳＳ曲线则是在１００次迭代之后趋于平缓，且ＬＯＳＳ的值趋近０㊂ 每小时 ＬＳＴＭ网络训练图与 每天 的类似，差别在于训练集的增多会导致训练时间的延长以及ＲＭＳＥ的值趋近０．１㊂１４第９期吴烨，等：基于神经网络的建筑能耗预测３㊀结果分析与对比本文分别对 每天 和 每小时 两种输出进行预测，预测结果如图８和图９所示㊂由图８可以看出预测值的变化趋势和测试值的数据基本保持一致，而从图８（ｂ）所示的预测误差图，预测的误差值在［－２．５ˑ１０７，１．２ˑ１０７］之间，其最大误差约为－２．５ˑ１０７，而最小误差值则趋近０；由图９可见，在预测曲线与测试值的变化趋势基本一致，拟合程度更好，而误差值也只在［－３．６ˑ１０６，７．３６ˑ１０６］之间波动，不论是最大误差还是最小误差都优于前者㊂真实值预测值6420-21020304050607010203040506070210-1-2-3误差/107能耗/107J误差时间/天时间/天（a ）L S T M 能耗预测图（b ）L S T M 能耗预测误差图８㊀ＬＳＴＭ 每天 测试结果Ｆｉｇ．８㊀ＬＳＴＭｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄａｉｌｙ真实值预测值151050-51002003004005006007008001002003004005006007008001050-5误差/106能耗/106J误差时间/天时间/天（a ）L S T M 能耗预测图（b ）L S T M 能耗预测误差图９㊀ＬＳＴＭ 每小时 能耗预测图Ｆｉｇ．９㊀ＬＳＴＭｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｏｆｈｏｕｒｌｙ㊀㊀为了验证训练模型的准确性，本文选择与ＢＰ神经网络模型进行对比，ＢＰ神经网络与训练网络有相同的结构，即输入层为４，隐含层节点数２５６，输出层为１，迭代次数为２５０，学习率为０．０１，最小误差设置为０．００００１，两种输出方式的预测结果图如图１０和图１１所示㊂对比相同训练集的ＢＰ模型和ＬＳＴＭ模型，由图１０可知，ＢＰ网络预测值的变化趋势比ＬＳＴＭ网络预测值的变化趋势更为接近测试值，但在误差上则是ＬＳＴＭ网络模型占优；由图１１可知，ＢＰ网络模型的预测值的变化曲线和测试值大部分是重合的，但在峰值前后会有一部分和测试值有细微的误差，误差范围在［－１．４ˑ１０７，７．５ˑ１０７］之间，而相对于ＬＳＴＭ模型的测试结果，不论是测试结果的变化趋势还是预测值与测试值之间的误差都是ＬＳＴＭ模型有着一定的优势㊂真实值预测值6420-201020304050607010203040506070210-1-2-3-4误差/107能耗/107J误差时间/天时间/天（a ）L S T M 能耗预测图（b ）L S T M 能耗预测误差图１０㊀ＢＰ 每天 测试结果Ｆｉｇ．１０㊀ＢＰｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄａｉｌｙ真实值预测值210-1-201002003004005006007008001002003004005006007008001.00.50-0.5-1.0-1.5误差/107能耗/107J误差时间/小时时间/小时（a ）L S T M 能耗预测图（b ）L S T M 能耗预测误差图１１㊀ＢＰ 每小时 测试结果Ｆｉｇ．１１㊀ＢＰｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｏｆｈｏｕｒｌｙ㊀㊀同时，对ＬＳＴＭ模型和ＢＰ模型的性能评价指标进行计算，见表５㊂从表５中可以看出，ＬＳＴＭ模型２４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀仅在 每天 测试结果的ＭＡＥ指标比ＢＰ模型差，而其他的指标则ＬＳＴＭ模型都优于ＢＰ模型，说明ＬＳＴＭ模型对处理时间序列数据的效果比ＢＰ模型要好㊂表５㊀不同模型的评价指标Ｔａｂ．５㊀Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｏｄｅｌｓ神经网络ＬＳＴＭ每天 每小时ＢＰ每天 每小时ＭＡＥ４．１１ˑ１０６０．４３ˑ１０６３．３６ˑ１０６０．４４ˑ１０６ＭＳＥ２４．３ˑ１０１１０．４７ˑ１０１０３９２．２０ˑ１０１１１５．７５ˑ１０１１ＲＭＳＥ１．５５ˑ１０６０．６９ˑ１０５６．２６ˑ１０６１．２６ˑ１０６４㊀结束语本文基于ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ软件进行能耗模拟得到的模拟数据，建立ＬＳＴＭ神经网络预测模型，并与ＢＰ神经网络预测模型进行对比分析，通过平均绝对误差ＭＡＥ，均方误差ＭＳＥ和均方根误差ＲＭＳＥ这３个评价指标对模型进行评估㊂实验结果表明，ＬＳＴＭ神经网络预测模型不论是ＭＡＥ㊁ＭＳＥ还是ＲＭＳＥ都是优于ＢＰ神经网络预测模型，可以更精确的预测能耗，能更好的反映出建筑能耗的变化趋势㊂本文还有一些不足，ＬＳＴＭ神经网络预测模型的输入仅考虑了室外温度㊁室内温度㊁照明能耗以及设备能耗这些因素，对于人员数目㊁风速㊁湿度以及光照等因素没有考虑，以后会把这些因素考虑进去㊂另外，在本文中也只分析了采暖能耗，没有对制冷能耗进行分析㊂在于对ＬＳＴＭ的优化上，本文只引入了Ａｄａｍ求解器进行了最简单的优化，后续会考虑用群体智能优化算法来对ＬＳＴＭ网络进行优化，提高预测的准确度㊂参考文献［１］ＳＵＮＹｏｎｇｊｕｎ，ＨＵＡＮＧＧｏｎｇｓｈｅｎｇ．ＲｅｃｅｎｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｉｎＨＶＡＣｓｙｓｔｅｍｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｄｅｍａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＣｕｒｒｅｎｔＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅ／ＲｅｎｅｗａｂｌｅＥｎｅｒｇｙＲｅｐｏｒｔｓ，２０１７，４（１）：１５－２１．［２］中国建筑节能协会．中国建筑能耗研究报告２０２０［Ｊ］．建筑节能，２０２１，４９（２）：１－６．［３］张露，李永安，王德晔，等．基于ＦＡ－ＢＰ组合模型的办公建筑能耗预测研究［Ｊ］．暖通空调，２０２１，５１（１０）：１２５－１３０．［４］ＫＡＷＡＳＨＩＭＡＭ，ＤＯＲＧＡＮＣＥ，ＭＩＴＣＨＥＬＬＪＷ．Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｓｙｓｔｅｍｃｏｎｔｒｏｌｗｉｔｈｌｏａｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒａｎｉｃｅ－ｓｔｏｒａｇｅｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＡＳＨＲＡＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ，１９９６，１０２（１）：１１６９－１１７８．［５］许馨尹，李红莲，杨柳等．气候变化下的建筑能耗预测［Ｊ］．太阳能学报，２０１８，３９（５）：１３５９－１３６６．［６］ＡＭＢＥＲＫＰ，ＡＳＬＡＭＭＷ，ＭＡＨＭＯＯＤＡ，ｅｔａｌ．Ｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｆｏｒｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｓｅｃｔｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｓ［Ｊ］．Ｅｎｅｒｇｉｅｓ，２０１７，１５４（１０）：１５７９－１５８７［７］张卓渊．一种基于生成对抗网络的建筑能耗多步预测方法［Ｊ］．电脑知识与技术，２０２２，１８（２３）：９２－９４，１１０．［８］井文强，关宏洁，罗薇，等．基于改进ＧＷＯ－ＢＰ的办公建筑能耗预测模型［Ｊ］．建筑节能（中英文），２０２２，５０（８）：１２５－１２９，１４９．［９］曾国治，魏子清，岳宝，等．基于ＣＮＮ－ＲＮＮ组合模型的办公建筑能耗预测［Ｊ］．上海交通大学学报，２０２２，５６（９）：１２５６－１２６１．［１０］邵必林，史洋博，赵煜．融合注意力机制与ＬＳＴＭ的建筑能耗预测模型研究［Ｊ］．软件导刊，２０２１，２０（１０）：６１－６７．［１１］洪丽娟．基于ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ的冷水机组能耗评估工具［Ｊ］．制冷与空调，２０１９，１９（８）：８０－８６．［１２］ＬＡＩＳ，ＸＵＬ，ＬＩＵＫ，ｅｔａｌ．Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｔｅｘｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＡＡＡＩＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０１５：２２６７－２２７３．［１３］ＧＲＡＶＥＳＡ．Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｓｅｑｕｅｎｃｅｌａｂｅｌｌｉｎｇｗｉｔｈｒｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｍ］．Ｂｅｒｌｉｎ，Ｇｅｒｍａｎｙ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２００８：５－１３．（上接第３６页）［１１］李锦锋，许勇．基于ＬＢＰ和小波纹理特征的室内室外场景分类算法［Ｊ］．中国图象图形学报，２０１０，１５（５）：７４２－７４８．［１２］ＬＩＬＪ，ＳＵＨ，ＦＥＩ－ＦＥＩＬ，ｅｔａｌ．Ｏｂｊｅｃｔｂａｎｋ：Ａｈｉｇｈ－ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｆｏｒｓｃｅｎｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ＆ｓｅｍａｎｔｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｐａｒｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ａｄｖａｎｃｅｓｉｎｎｅｕｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ，２０１０，２３：１３７８－１３８６．［１３］ＳＡＤＥＧＨＩＦ，ＴＡＰＰＥＮＭＦ．Ｌａｔｅｎｔｐｙｒａｍｉｄａｌｒｅｇｉｏｎｓｆｏｒｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｓｃｅｎｅｓ［Ｃ］／／Ｅｕｒｏｐｅａｎｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ．Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，Ｂｅｒｌｉｎ，Ｈｅｉｄｅｌｂｅｒｇ，２０１２：２２８－２４１．［１４］ＪＵＮＥＪＡＭ，ＶＥＤＡＬＤＩＡ，ＪＡＷＡＨＡＲＣＶ，ｅｔａｌ．Ｂｌｏｃｋｓｔｈａｔｓｈｏｕｔ：Ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅｐａｒｔｓｆｏｒｓｃｅｎｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．２０１３：９２３－９３０．［１５］ＺＨＯＵＢ，ＬＡＰＥＤＲＩＺＡＡ，ＸＩＡＯＪ，ｅｔａｌ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｄｅｅｐｆｅａｔｕｒｅｓｆｏｒｓｃｅｎｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｕｓｉｎｇｐｌａｃｅｓｄａｔａｂａｓｅ［Ｊ］．Ａｄｖａｎｃｅｓｉｎｎｅｕｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ，２０１４：４８７－４９５．［１６］胡旭科，尚建嘎，古富强，等．融合ＧＰＳ与Ｗｉ－Ｆｉ的室内外无缝定位原型系统研制［Ｊ］．小型微型计算机系统，２０１４，３５（２）：４２８－４３２．［１７］鄢松，吴飞，朱海，等．基于泛在信号融合的室内外场景鲁棒感知算法［Ｊ］．全球定位系统，２０２０，４５（４）：６３－７１．［１８］ＧＡＯＨ，ＧＲＯＶＥＳＰＤ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｔｅｘｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒａｄａｐｔｉｖｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎｕｓｉｎｇＧＮＳＳｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｆｒｏｍａｓｍａｒｔｐｈｏｎｅ［Ｊ］．Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ：ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮａｖｉｇａｔｉｏｎ，２０１８，６５（１）：９９－１１６．３４第９期吴烨，等：基于神经网络的建筑能耗预测。

神经网络模型在气象预测中的应用气象预测是近年来人们越来越关注的话题。

预测气象变化对于农业、交通、灾害防范等方面有着重要的作用。

但是，天气的复杂性和多变性给气象预测带来了很多的挑战。

而随着神经网络技术的发展，它在气象预测中的应用也越来越广泛。

一、神经网络模型介绍神经网络是一种类似于大脑的计算机模型，它的主要组成部分是神经元。

神经元接收输入信号并对其进行处理，然后将输出信号传递给其他神经元。

神经网络的学习过程就是不断调整神经元之间的连接权重，以优化其输出结果。

神经网络可以应用于各种领域，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。

而在气象预测中，神经网络可以帮助人们更准确地预测天气变化。

二、神经网络在气象预测中的应用气象预测是一个复杂的过程，其中包括很多影响天气变化的因素。

例如，大气温度、气压、湿度、风向等等。

传统的气象预测方法通常使用统计学模型来预测未来天气，其中包括基于回归分析的线性模型和基于时间序列的自回归模型等。

但是，这些模型的准确度受到许多限制。

相比之下，神经网络模型可以更好地处理多因素之间的相互作用。

研究表明，神经网络模型能够准确预测气象的变化趋势。

例如，预测温度、湿度、以及风力等气象指标。

神经网络还可以用于气象灾害的预测，如风暴、洪水等。

当气象灾害即将到来时，预先发出警报可以帮助人们采取必要的安全措施。

三、神经网络模型的优势1.能够处理非线性关系神经网络处理非线性因素的能力很强。

它能够识别和处理数据中的异常值和噪声，并忽略那些可能导致误差的不相关信息。

这使得神经网络在气象预测中表现出良好的鲁棒性。

2. 对于数据的要求较低传统的天气预测模型通常要求输入的数据集非常大。

这对于气象预测数据的稀缺性来说是一个不小的挑战。

而神经网络模型则在某种程度上降低了对于数据集大小的要求。

在一些数据规模相对较小的气象预测场景下，神经网络模型可以取得优秀的预测效果。

3. 更精准的预测神经网络模型可以结合多种气象要素，包括温度、降雨量、湿度、风向、风速、气压等等。

高校能源建模研究与应用摘要：高校能源节约是在日益严重的环境问题背景下生态文明和社会可持续发展理念融合于校园的必然趋势。

作为技术传承和创新的主体，积极探索和深化高校能源改革具有非常重要的意义。

本文以中国石油大学的能源种类和能耗数据作为研究基础，结合气候能源因素建立了灰色径向基函数( Radical basis function,RBF) 神经网络能耗预测模型。

//提出基于三维建筑模拟的能耗模型，采用簇聚类和遗传优化进行能源整合，//动态评估后进行系统参数加权优化，从而达到能源优化使用的目标。

实践表明，该模型有效提升能源效率和改善环境，具有重要的参考与应用意义。

//为了提高高校建筑的能耗预测精度,在比较传统灰色预测模型和神经网络预测模型优缺点的基础上,建立了灰色径向基函数( Radical basis function,RBF) 神经网络能耗预测算法。

该方法综合了灰色系统理论所需数据少以及神经网络自学习和自组织的优点。

实例分析表明与传统灰色理论和RBF 神经网络预测模型相比较,组合模型预测值与实际值的相对误差平均降低了5. 4%,为建筑节能评估和设计提供了决策依据。

//关键词：簇聚类，遗传优化，动态评估，加权优化,高校建筑;能耗预测;灰色理论;径向基函数神经网络;组合模型Abstract: energy conservation is the inevitable trend in Colleges and universities in the background of the increasingly serious environmental problems under the ecological civilization and sustainable social development concept fusion in campus. As the main body of technological inheritance and innovation, and actively explore has very important meaning and deepen the reform of University energy. This paper takes China University of Petroleum energy resources and energy consumption data as the research foundation, combined with the climate energy factor proposed energy model based on Simulation of 3D building, using clustering and genetic optimization of energy integration, system parameter weighted dynamic optimization after the evaluation, so as to achieve the goal of optimizing energy use. The practice shows that the model is effective to improve the energy efficiency and improve the environment, has important significance of reference and application.Keywords: Evaluation of clustering, genetic optimization, dynamic optimization, weighted1.引言高校能源是指在教学及校园设施建设、运营管理中遵循科学发展观，充分体现节能、节水、节地、节材、环境保护建设及发展循环经济的管理思路和可持续发展的节约教育理念，形成良好节约型信息化校园。

精品文档供您编辑修改使用专业品质权威编制人：______________审核人：______________审批人：______________编制单位：____________编制时间：____________序言下载提示：该文档是本团队精心编制而成，希望大家下载或复制使用后，能够解决实际问题。

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基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究全球温度预测对于气候变化的研究和应对具有重要意义。

灰色预测与BP神经网络作为两种常用的预测方法，在全球温度预测中的应用也日益受到关注。

本文将基于灰色预测和BP神经网络的方法，对全球温度进行预测研究。

灰色预测方法是一种基于时间序列的预测方法，其原理是通过对已知数据进行累加和累减平均，得到灰色模型，进而进行预测。

在全球温度预测中，我们可以利用历史的温度数据来建立灰色模型，从而对未来的全球温度进行预测。

灰色预测方法的优点是可以处理包含较少数据的序列，对于长期趋势预测具有较好的效果。

BP神经网络是一种常用的神经网络模型，在全球温度预测中的应用也是比较广泛的。

BP神经网络通过输入层、隐层和输出层的节点之间的连接权值来建立模型，通过不断调整权值来优化模型，从而实现对未知数据的预测。

在全球温度预测中，我们可以将历史的温度数据作为输入，通过BP神经网络模型来预测未来的全球温度。

BP神经网络的优点是可以处理非线性关系，对于复杂的全球温度变化趋势具有较好的预测能力。

在全球温度预测研究中，我们可以将灰色预测与BP神经网络结合起来，以提高预测的准确性。

我们可以利用灰色预测方法对全球温度进行初步预测，得到一个初步的预测结果。

然后，将这个预测结果作为BP神经网络的初始输入，通过不断调整权值，来进一步优化预测结果。

通过灰色预测和BP神经网络的结合，我们可以利用两种方法的优点，提高全球温度预测的准确性。

为了验证全球温度预测的准确性，我们可以将预测结果与实际观测数据进行对比分析。

通过比较预测结果与实际观测数据的差异，可以评估预测的准确性，并对模型进行调整和改进。

我们还可以利用交叉验证等方法来验证全球温度预测模型的稳定性和可靠性。

基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究
全球气候变化和全球气温升高已成为人们关注的热点问题。

为了更好地预测全球气温的趋势，灰色预测和BP神经网络被广泛应用于气候变化研究中。

本文将探讨基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究。

我们来了解一下灰色预测方法。

灰色预测是一种特征分解方法，通过分析序列数据的变化趋势，预测未来的发展趋势。

它建立在灰色系统理论的基础上，能够有效地分析和预测具有灰色特征的序列数据。

接下来，我们介绍一下BP神经网络。

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的神经网络模型，具有较强的学习和逼近能力。

它通过训练样本数据来调整其权值和阈值，从而实现对未知数据的预测。

在全球温度预测研究中，通常首先采集和整理全球气温的历史数据，并利用灰色预测方法对数据进行分析和处理。

灰色预测方法可以通过建立灰色模型，预测未来全球气温的变化趋势。

然后，利用BP神经网络对灰色预测模型进行进一步优化和训练，提高全球温度预测的准确度。

研究表明，基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测方法能够较好地预测全球气温的变化趋势。

这是因为灰色预测方法能够很好地处理具有灰色特征的序列数据，而BP神经网络则能够通过学习和训练大量数据样本，提高全球温度预测的精度。

需要注意的是，全球气候变化受到多种因素的影响，包括人类活动、自然灾害、大气循环等。

基于灰色预测和BP神经网络的全球温度预测结果仍存在一定的不确定性。

为了提高预测的准确度，预测模型需要不断地进行优化和改进，并结合其他气象数据和模型进行综合分析。

符合气象特征的灰色模型及其应用研究灰色模型是一种常用的时间序列预测方法，它基于灰色系统理论，可以在数据较少或缺乏长期统计数据的情况下，对时间序列进行准确的预测和分析。

在气象学领域，灰色模型的应用非常广泛，可以用于天气预测、气候变化研究、灾害性天气事件的预警等方面。

气象特征是指气象要素在时间和空间上的变化规律。

在气象预测和研究中，了解气象特征对于预测和评估气象事件的发生和发展至关重要。

通过对气象特征的探索和分析，可以提高气象预测的准确性，加强对气象灾害的预警和应对能力。

灰色模型在气象学中的应用主要分为两个方面：一是气象时间序列的预测，二是对气象特征的研究和分析。

下面将详细介绍这两个方面的应用。

首先，灰色模型在气象时间序列的预测方面具有很大的优势。

对于短期气象预测和中长期气候变化研究来说，常常缺乏足够长期的气象观测数据。

而灰色模型可以利用较短期的数据，通过建立合适的模型，对未来气象情况进行预测。

例如，气温、降水量等气象要素的灰色模型可以通过历史观测数据，预测未来一段时间内的气象情况。

这对于农业、水利等领域的决策和规划具有重要意义。

其次，通过灰色模型的研究和分析，可以探索和描述气象特征。

气象特征的分析对于理解气象系统的运行规律、发现异常现象以及预测气候变化具有重要价值。

利用灰色模型，可以对气象特征进行模拟、揭示其变化规律，进而为气候模型的建立和改进提供参考。

例如，通过分析气象要素与气候变化之间的关系，可以研究全球气候变暖、降水分布变化等气候现象，为气候变化风险评估和适应性决策提供科学依据。

此外，灰色模型还可以应用于灾害性天气事件的预警和监测。

通过对灾害性天气事件的历史数据进行灰色模型建模和分析，可以预测未来可能发生的灾害性天气事件，为防灾减灾提前制定措施，降低灾害损失。

例如，对于暴雨、台风等极端天气事件，灰色模型可以对其发生时间、区域范围和强度进行预测，为政府和公众的应急准备提供科学依据。

总之，灰色模型在气象学中具有广泛的应用前景。

基于神经网络的建筑节能预测方法高扬;陈坦;胡海涛【摘要】In order to reduce energy consumption of building, a forecasting method of energy-saving building based on artificial neural network is proposed to predict the variation of building's thermal environment with a small cost. The result shows that the forecasting method based on back propagation artificial neutral network is able to predict the temperature and the thermal power of 101 rooms, with only the installation of 15 temperature sensors. It significantly decreased the cost, besides, the estimated error is about 6% and the accuracy is above 90%, which means a value of potential application. In later period, this technique is available for intelligent building management systems, providing the feedback information of thermal environment to occupants, developing their eco-consumption habit and supporting sustainable development.%为了达到减少建筑能耗的目的,提出一种基于神经网络的建筑节能预测方法,以较小的代价精确预测建筑的热环境变化规律.研究结果表明,基于前向神经网络建立的建筑节能预测方法只需要安装15个温度传感器便能精确预测101个房间的建筑温度和热功率,大幅度地节省了成本,其预估的误差在6%左右,准确度达到90%以上,具有潜在的应用价值.后期可以将该技术应用于建筑智能管理系统,向居住者反馈建筑热环境信息,培养居住者生态消费习惯,为可持续发展提供支持.【期刊名称】《制冷与空调（四川）》【年(卷),期】2017(031)001【总页数】6页(P9-13,63)【关键词】神经网络;热仿真模型;节能预测;热环境变化;建筑智能管理系统【作者】高扬;陈坦;胡海涛【作者单位】上海交通大学制冷与低温研究所上海 200240;上海交通大学机器人研究所上海 200240;上海交通大学制冷与低温研究所上海 200240【正文语种】中文【中图分类】TU201.5建筑能耗作为耗能大户，约占到全世界终端能耗总量的35%[1]。

Ｄｏｏｒｓ＆ＷｉｎｄｏｗｓＴＭ基于神经网络的建筑能耗预测姚健闫成文叶晶晶周燕宁波大学建筑工程与环境学院摘要：由于目前只有很少一部分建筑师能掌握复杂的建筑能耗分析，因此本文利用ＭＡＴＬＡＢ建立ＢＰ神经网络，将影响建筑能耗的１８个因素作为网络的输入，进行学习训练，最后通过测试样本点数据预测建筑能耗，并与ＤｅＳＴ－ｈ模拟计算得到的结果比较，发现相对误差在３．５％以内，验证了该网络模型的可行性。

该方法使建筑师在设计阶段能够简单且准确地获得设计建筑的能耗。

关键词：ＢＰ网络；建筑能耗；ＭＡＴＬＡＢ；预测Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓｔｈｅｒｅａｒｅｖｅｒｙｆｅｗａｒｃｈｉｔｅｃｔｓｃａｎａｎａｌｙｓｉｓｔｈｅｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｂｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｓｅｔｓｕｐａｎＢＰＡＮＮｍｏｄｅｌｉｎＭＡＴＬＡＢ．Ｔａｋｉｎｇｅｉｇｈｔｅｅｎｖａｒｉａｂｌｅｓｔｈａｔａｆｆｅｃｔｂｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｓｉｎｐｕｔｓｆｏｒｔｒａｉｎｉｎｇ，ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｅｓｔｓａｍｐｌｅｓ，ａｎｄｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｆｒｏｍｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆＤｅＳＴ－ｈ，Ｗｅｆｏｕｎｄｔｈｉｓｍｏｄｅｌｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓｉｔｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈｅｌｐｓａｒｃｈｉｔｅｃｔｓｐｒｅｄｉｃｔｂｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｂｕｉｌｄｉｎｇｕｎｄｅｒｄｅ－ｓｉｇｎｓｉｍｐｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＢＰＡＮＮ；ｂｕｉｌｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ；ＭＡＴＬＡＢ；ｐｒｅｄｉｃｔ１引言影响建筑物能耗的各种因素很多，包括建筑物的围护结构传热系数、窗墙比、体形系数、通风换气次数及太阳辐射、室外温度等，这些因素对建筑能耗的影响存在非线性耦合的关系。

灰色-BP神经网络模型预测区域气温
曹晓宇;佘昊龙;赵桓锋
【期刊名称】《无线互联科技》
【年(卷),期】2012(000)007
【摘要】本文旨在提出更为准确的区域气温预测方法。

预测试验基于我国广东省深圳市某一时间段内的气温数据，尝试运用了灰色-BP神经网络模型对未来648个时间点(规定1个小时为一个预测时间点)的气温情况进行预测。

通过软件仿真得到预测结果，并对预测结果进行了定性评估。

仿真发现，该预测方法兼具BP神经网络和灰色模型的特长，能有效提高区域气温预测的精度。

【总页数】1页(P218-218)
【作者】曹晓宇;佘昊龙;赵桓锋
【作者单位】华北电力大学,河北保定 071000;华北电力大学,河北保定 071000;华北电力大学,河北保定 071000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于BP神经网络模型预测区域需水量 [J], 付东王;王超;张倩;余代广
2.灰色预测GM(1,1)模型预测城市区域环境噪声 [J], 陆荫;张正煜
3.基于灰色-BP神经网络的福州市年平均气温预测模型 [J], 林耿;郑紫微
4.灰色BP神经网络残差补偿模型预测汽车制造能耗 [J], 廖锡汉;林玛丽
5.BP神经网络-灰色系统联合模型预测软基沉降量 [J], 彭涛;杨岸英;梁杏;袁琴
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