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摘要:
以浙江省某高校为研究对象,根据其节能监管平台在2016年11月—2019年2月的空调实时运行数据,利用聚类方法,全年共得到6种典型空调使用模式以及4种空调能耗模式.利用基于监督学习的决策树、随机森林算法,对空调使用与能耗的关系进行解耦,明确不同空调使用情况导致的不同能耗水平,并使用交叉验证的方法比较多种机器学习算法的精度.分析结果表明:空调使用时长均直接影响着日空调能耗,且在制冷工况下教室规模和空调使用强度也对能耗有着明显的影响.研究结果可为高校教学建筑的节能管理及其能耗模拟提供支持.
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文献信息
篇名 应用数据挖掘的高校教学建筑空调使用及其能耗分析
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 教学建筑 数据挖掘 空调使用行为 空调能耗 能耗影响解耦
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 土木与交通工程
研究方向 页码范围 1677-1689
页数 13页 分类号 TU201.5
字数 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2020.09.003
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
教学建筑
数据挖掘
空调使用行为
空调能耗
能耗影响解耦
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
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
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