BP神经网络技术在城市建筑热环境研究中的应用

作     者：李宁 刘金祥 陈晓春 李雅昕 丁高 LI Ning;LIU Jin-xiang;CHEN Xiao-chun;LI Ya-xin;DING Gao

作者机构：南京工业大学城市建设与安全工程学院江苏南京210009 中国建筑设计研究院北京100044 

基　　金：住房和城乡建设部城乡规划管理中心"城市尺度下建筑热环境的规划研究"项目 

出 版 物：《建筑科学》 (Building Science)

年 卷 期：2010年第26卷第2期

页      码：103-107页

摘      要：本文针对现代城市中越来越严重的热岛现象与能源问题,首先分析了北京市近60年的温度资料,可知60年来城区内的年平均温度升高了2.28℃,温度增幅为0.38℃/10 a。而后综合考虑城市建筑热环境的各种影响因素,利用BP神经网络技术建立了城市尺度下针对建筑热环境(温度)的预测模型,并对以往的数学模型和计算方法进行了改进。在改进后的预测模型中,通过枚举法选择隐含层最佳神经元个数,用贝叶斯正规化算法进行了网络训练,结果表明:与BP神经网络基本的L-M优化算法相比,该算法有较高的泛化能力和准确性,更适合于这一问题的研究。

主 题 词：城市建筑热环境 温度增幅 BP神经网络 隐含层最佳神经元个数 贝叶斯正规化算法 

学科分类：07[理学] 08[工学] 070601[070601] 0706[理学-大气科学类] 0813[工学-化工与制药类] 081301[081301] 

D　O　I：10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2010.02.024

馆 藏 号：203144045...