南京办公建筑冷负荷指标预测

• 作者: 仇进明 付欢 陈曦 龚红卫
• 来源期刊: 建筑技术
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 神经网络 冷负荷指标
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 20-22
• 页数: 3页
• 分类号: TU83
• 字数: 2157字
• 语种: 中文

摘要

建筑节能设计计算中,外围护结构与办公室中人员、设备热扰的设置直接影响建筑冷负荷指标.为了更加准确地预测建筑的冷负荷指标,提出了基于主成分分析的神经网络模型.运用训练后的模型对检验样本进行预测,其绝对误差最大仅为1.12%,相比一般神经网络的5.3%,预测精度有所提高,网络的稳定性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚红卫		40	268	8.0	15.0
4	陈曦		19	29	3.0	3.0
12	仇进明		5	28	2.0	5.0
16	付欢		1	0	0.0	0.0