基于BP神经网络的建筑物用电能耗预测

• 作者: 刘畅 张永坚 李然然 王珊珊
• 来源期刊: 山东建筑大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 建筑物用电能耗 BP网络 LM算法 MATLAB 预测模型
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 资源与环境
• 页码范围: 162-165
• 分类号: TU111.19+5
• 字数: 3294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7644.2011.02.016

摘要

建筑节能是当今城市建设和社会发展的前沿和研究热点,对建筑的能耗现状进行综合分析与评估是进行节能改造或节能设计的前提和基础,而建立反映能耗变化的预测模型是从宏观尺度上分析认识建筑能耗变化与发展特性、为公共建筑节能工作提供决策依据的有效途径和重要手段.研究针对常规BP网络算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点,采用了具有较快收敛速度及稳定性的LM算法进行预测,构造了基于BP神经网络的建筑物用电量预测模型.以某市公共建筑原始用电能耗统计数据作为样本,并采用MATLAB对预测模型进行了仿真预测.结果显示:误差在允许范围内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张永坚	山东建筑大学信息与电气工程学院	31	179	7.0	11.0
2	刘畅	山东建筑大学信息与电气工程学院	9	43	3.0	6.0
3	李然然	山东建筑大学信息与电气工程学院	3	47	3.0	3.0
4	王珊珊	山东政法学院商学院	2	30	1.0	2.0