基于相似日区域化RBF分析的校园能耗预测

• 作者: 刘阳 曲朝阳
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: RBF神经网络 能耗预测 校园建筑
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 字数: 2401字
• 语种: 中文

摘要

为了准确预测校园建筑的能耗，结合校园自身特性和能耗影响因素，建立一种基于日能耗区域性分析的RBF神经网络预测模型。主要考虑校园因季节、作息时间等特性而造成的区域曲线特性，利用某高校能耗的近两年历史数据，进行区域能耗对比分析，挖掘能耗突发点，分析能耗迁移量，并线性扩展预测。预测结果与实际能耗的对比具有较高的精度，验证了该方法的有效性，为高校能源的管理奠定了坚实基础。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲朝阳	东北电力大学信息工程学院	104	1025	15.0	26.0
2	刘阳	东北电力大学信息工程学院	3	1	1.0	1.0