检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:沙国荣 钱青 SHA Guo-rong;QIAN Qing(School of Transportation Engineering,Nanjing Institute of Industry and Technology,Jiangsu Nanjing 210023 China;Automotive Engineering Research Institute,Nanjing Automobile Group Co.,Ltd.,Jiangsu Nanjing 211100 China)
机构地区:[1]南京工业职业技术学院交通工程学院,江苏南京210023 [2]南京汽车集团有限公司汽车工程研究院,江苏南京211100
出 处:《科技创新与生产力》2018年第9期58-59,62,共3页Sci-tech Innovation and Productivity
摘 要:介绍了多元线性回归、人工神经网络、支持向量机、灰色模型、时间序列、深度学习等各种人工智能算法在建筑能耗预测中的应用。回顾了国内外学者对各种建筑能耗模型方面的研究进展和现状,分析了这些算法模型各自特点和适用条件、不足之处,指出这些算法模型能够在特定的假定条件下预测建筑能耗情况。This paper introduces the applications of multiple linear regression, artificial neural network, support vector machine,grey model, time series, depth learning and other artificial intelligence algorithms in building energy consumption prediction,reviews the research progress and current situation of various building energy consumption models by scholars at home andabroad, analyzes their respective characteristics, applicable conditions and shortcomings, and points out that these algorithmscan predict building energy consumption under specific assumptions.
分 类 号:TU111.195[建筑科学—建筑理论] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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