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使用需求参数对建筑大数据能耗预测影响规律初探: 收藏
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引用; 《建筑节能》2020年第7期48卷 39-42页; 作者：赵海湉王需林波荣朱颖心张菁华孙弘历清华大学建筑学院北京100084 清华大学建筑设计研究院有限公司北京100084; 利用经典时间序列大数据预测模型(ARIMA)作为优化改造后的多参数预测模型,对建筑逐时能源消耗进行预测,研究建筑使用需求参数对建筑能耗预测的影响规律。在大数据预测模型中引入建筑使用需求参数,如室外环境、室内环境、人员参数等,研...; 利用经典时间序列大数据预测模型(ARIMA)作为优化改造后的多参数预测模型,对建筑逐时能源消耗进行预测,研究建筑使用需求参数对建筑能耗预测的影响规律。在大数据预测模型中引入建筑使用需求参数,如室外环境、室内环境、人员参数等,研究不同参数的引入对能耗预测模型预测结果精度的影响。引入影响能耗参数之后,建筑逐时能耗预测精度有不同程度提升。其中,人员参数对于建筑能耗预测精度提升最为显著。多项参数同时引入模型时可将预测精度进一步提升。能耗预测精度影响程度排序为:人员参数>室外环境参数>室内环境参数。; 来源：详细信息评论

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