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第1章 建筑能耗分析概述1

1.1 简介1

1.2 物理模型2

1.3 灰色模型3

1.4 统计模型4

1.5 人工智能模型5

1.5.1 神经网络5

1.5.2 SVM7

1.6 现有模型的比较8

1.7 小结9

第2章 建筑能源分析的数据采集10

2.1 简介10

2.2 调查或问卷调查10

2.3 测量12

2.4 仿真14

2.4.1 仿真软件15

2.4.2 仿真过程16

2.5 数据不确定性19

2.6 校准20

2.7 小结21

第3章 人工智能模型23

3.1 简介23

3.2 ANN24

3.2.1 单层感知器24

3.2.2 前馈神经网络25

3.2.3 RBF网络26

3.2.4 RNN27

3.2.5 RDP28

3.2.6 神经网络的应用30

3.3 SVM31

3.3.1 SVC31

3.3.2 ε-SVR34

3.3.3 一类SVM36

3.3.4 多类SVM37

3.3.5 v-SVM38

3.3.6 直推式SVM39

3.3.7 二次型问题求解器40

3.3.8 SVM的应用46

3.4 小结47

第4章 建筑能耗分析中的人工智能48

4.1 简介48

4.2 建筑能耗预测中的SVM48

4.2.1 能耗预测定义48

4.2.2 实际问题49

4.2.3 SVM用于预测52

4.3 神经网络用于故障检测和诊断56

4.3.1 故障描述58

4.3.2 故障检测中的RDP58

4.3.3 故障诊断中的RDP61

4.4 小结63

第5章 SVM的模型降阶64

5.1 简介64

5.2 模型降阶概述64

5.2.1 包装器方法65

5.2.2 滤波器方法65

5.2.3 嵌入式方法66

5.3 模型降阶用于能耗66

5.3.1 简介66

5.3.2 算法67

5.3.3 特征集描述68

5.4 独栋建筑能耗的模型降阶69

5.4.1 特征集选择69

5.4.2 实验评价71

5.5 多栋建筑能耗的模型降阶71

5.6 小结73

第6章 SVM的并行计算74

6.1 简介74

6.2 并行SVM概述74

6.3 并行二次问题求解器75

6.4 基于MPI的并行SVM 77

6.4.1 信息传递接口编程模型77

6.4.2 Pisvm79

6.4.3 Psvm79

6.5 基于MapReduce的并行SVM80

6.5.1 MapReduce编程模型80

6.5.2 缓冲技术81

6.5.3 稀疏数据表示82

6.5.4 MRPsvm和Pisvm的比较82

6.6 基于MapReduce的并行ε-SVR84

6.6.1 实施方面84

6.6.2 能耗数据集85

6.6.3 建筑能耗预测评价86

6.7 小结88

第7章 建筑能耗分析的总结与展望89

参考文献91