基于BP神经网络的海口住宅室内气温预测

• 作者: 张京红 邢彩盈 黄海静
• 来源期刊: 中低纬山地气象
• 关键词: 住宅室内气温 BP神经网络 逐步回归 预测模型
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: P457.3
• 语种: 中文

摘要

利用2014年1月-2015年12月海南海口居民住宅室内小气候观测数据和室外气象要素,基于BP神经网络构建海口住宅室内气温预测模型,通过与统计回归模型相比来综合评估模型的预测效果.结果表明:BP模型预测精度较高,不同季节预测精度存在差异,春秋季精度最高、夏季精度最差,其中地温加入对模型预测精度有较大改进.不同季节采用地温的BP模型对室内气温的预测值与观测值的均方根误差分别为0.25℃、0.62℃、0.26℃和0.52℃,平均绝对误差均小于0.5℃,即误差均在合理范围内.且预测精度(RMSE)较统计回归模型分别提高了26.5％、34.7％、56.7％和25.7％.可见该模型可以满足海口居民住宅室内气温的预测需求,可为室内居住环境、建筑能耗研究提供有效的基础数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张京红		72	556	14.0	19.0
5	邢彩盈		16	26	3.0	4.0
7	黄海静		12	89	3.0	9.0