基于多元线性回归模型的建筑能耗预测与建筑节能分析.pdf

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1、2016年10月建材与装饰规划与设计基于多元线性回归模型的建筑能耗预测与建筑节能分析莫甘茗（广州510000）摘要：城市建筑在能耗节约的探索与实践中，摸索出基于多元线性回归模型的建筑能耗预测与建筑节能分析模型，其以建筑类型、面积、使用人数等为参数，是利用多元线性回归模型对能耗提出的预测分析方法。最终达到燃气和电力的节能目的。通过这一预测模型可以对建筑的节能潜力加以评估。关键词：多元线性回归模型；建筑能耗预测；建筑节能分析中图分类号：TU111.195文献标识码：A文章编号：1673-0038（2016）43-0089-02建筑能耗的高低是动态变化的，受到环境、地域、材料、施工n为

2、样本数，y[1]。i为能源消耗的预测值等影响因素颇多。因此将建筑能耗的影响因素、能耗基本数据等根据同感计算得到特点地区的天然气和电能消耗的误差可加以收集，建立对能耗影响进行预测的模型，并将模型作为行业以预估模型的性能，通过预测值和实际额两只观察到预测系性发展的基础和依据。对实现建筑节能，降低消耗具有重要意义。能，评估出预测模型的准确性。1能耗预测模型（3）在多元线性回顾i模型估计系数中，可以根据占地面积、（1）在特定地区构建与房屋特性有关的解释变量等的回归方住宅类型、使用人数等预测天然气和电能消耗的数值。将空间采程，计算出区域内的燃气和电能消耗的级别。关于燃气和电能的暖、生活热水

3、等等消耗平摊到消耗终端，根据天气状况DD值，对族中回归模型为：空间能耗进行计算。得到特定时间室内外的冷暖情况的指示：25（18℃-T），如果T≤15℃，mmygas=β0，gas+xfloor·βfloor，gas+移（xtype，i，gas·βtype，i，gas）+εgas，（1）DD=≤0℃，如果T＞15℃，（4）i=1m5Tm为室外平均温度yelec=β0，elec+xfloor·βfloor，elec+xpeople·βpeople，elec+移（xtype，i，elec·βtype，i，elec）+该模型估计的回归系数，将建筑的天然气消耗分摊到终端的i=1εelec，

4、（2）用途，包括采暖、热水，根据国家标准对其他的消耗进行计算，除此回归方程是对房屋特性的解释变量，将特定地区的天然气了天然气覆盖之外，还有电能。根据天气状况计算出采暖度日消耗和电能消耗降尺度到住宅级别。自变量和住宅的特性有关，值，校正采暖的能源消耗计算。考虑日内外的温度，给出了特点包括占地面积、居住人数、建筑类型。使劲按段寒冷严重程度的指示。y为住宅年平均燃气或者电能消耗量，xfloor为占地面积，xpeople（4）建筑节能潜力的估计，是对当前状态和改造后的建筑的为居住人数，xtype为住宅类型。能耗值，参照国家关于能耗控制的基准值进行比较后得到的对（2）根据区域内的燃气和电能

5、消耗的误差值预测出可评估的能源节省的初步分析。一般改善型措施包括更换保温外墙、窗户等升级改造工程，通过对能耗的计算可得出节能百分比[2]。模型性能。通过试验中对预测值和实验测量值的绘制，得到了预测性能的计算公式：2实验数据分析n（1）广州白云国际机场扩建工程噪音区治理项目，建筑总基1yi-yMAPE=移·100%（3）ny底面积117307.06m2，道路广场总面积170907.10m2，绿地总面积i=1i充分运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系育，2014（13）：5

6、6~57.统的各项关键信息，从而对于包括民生、环保、公共安全、城市服[2]聂燕敏，吴红乐，陈刚.大数据支持下智慧城市架构的研究[J].无线互联务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应，为人类创造更美科技，2016（09）：12~13.好的城市生活。而大数据作为智能城市的智慧之源，应当充分的[3]秦萧，甄峰，熊丽芳，朱寿佳.大数据时代城市时空间行为研究方法[J].地理科学进展，2013（09）：67~68.应用于社会的各行和业，贯穿于人们的生产和生活，促进城市建[4]邹国伟，成建波.大数据技术在智慧城市中的应用[J].电信网技术，2013设和发展，提高人民生活水平。（04）：78~

7、79.参考文献收稿日期：2016-10-7[1]方强.大数据时代背景下高职院校电子政务建设初探[J].中国成人教·89·规划与设计建材与装饰2016年10月134170.3m2，机动车车位总计12734个（地上1847个，地下10887（3）横琴国际科技创新中心建筑总面积355847.71m2，建筑基个），非机动车位总计8649个（地上2113个，地下6536个）。底面积29229m2，道路广场面积31879m2，绿地面积26045m2，容表1积率2.8，建筑密度34%，绿地率3