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摘要:
本文以上海市办公楼需求量为研究对象,将其看作城市常住人口、办公楼建设投资额、CDP规模、办公楼租金指数、人均可支配收入、办公楼空置率等六个参变量的非线性函数,并采用Logistic预测法、人工神经网络预测等方法对六个参变量进行预测,在此基础上,分别利用BP、RBF和ELMAN神经网络模型对上海市办公楼的需求量进行组合预测.预测结果对政府部门和房地产企业制定相关政策和决策有一定指导意义.
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上海市某商业办公楼空调冷热源系统的节能改造
既有建筑
冷热源
群控
节能改造
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 上海市办公楼需求量的神经网络组合预测
来源期刊 华中科技大学学报(城市科学版) 学科 工学
关键词 办公楼需求量 神经网络 组合预测
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 101-104
页数 4页 分类号 TU243.2
字数 3038字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-0985.2009.01.022
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 乐云 同济大学经济与管理学院 128 1446 21.0 32.0
2 何清华 同济大学经济与管理学院 84 1726 20.0 39.0
3 谢琳琳 同济大学经济与管理学院 10 177 6.0 10.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
办公楼需求量
神经网络
组合预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
土木工程与管理学报
双月刊
2095-0985
42-1816/TU
大16开
武汉珞瑜路1037号
870150-6
1983
chi
出版文献量(篇)
2673
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4
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28264
论文1v1指导