开窗自然通风热损失预测评估方法研究
范程硕
沈阳建筑大学市政与环境工程学院,辽宁沈阳110168
摘要：根据某办公建筑开窗热损失实测结果,运用多元线性回归、BP神经网络、径向基函数神经网络(RBF)完成其热损失值预测,得到回归模型调整R2为0.517,拟合度相对较低;BP神经网络预测结果最大误差为1.25×105,最小为0.1×105,较出现局部最低值,但不能满足整体最低值;RBF与实际值几乎相同,残差值波动小于BP神经网络,确定径向基函数神经网络预测效果最佳,BP神经网络次之,多元线性回归只适用于粗略预测.
关键词：开窗热损失能耗预测径向基函数神经网络残差曲线
分类号：TU832(房屋建筑设备)
论文发表日期：2020-06-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 38-42 )
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