【摘 要】
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随着全球人口和经济的增长,新能源型的建筑能耗所占世界总能耗比重逐渐加大。有效地预测分析建筑能耗相关数据,可以为建筑能源系统的规划控制能耗配比起到促进作用。本文以Kaggle竞赛平台提供的某建筑一年的能源消耗数据为例,首先对该能耗数据按季度和月度进行序列分析,挖掘出有助于预测建模的特征。接着根据建筑能耗数据非线性特点,分别借助时间序列、机器学习模型、神经网络等多个模型一一对未来一周每小时的能耗值进行
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随着全球人口和经济的增长,新能源型的建筑能耗所占世界总能耗比重逐渐加大。有效地预测分析建筑能耗相关数据,可以为建筑能源系统的规划控制能耗配比起到促进作用。本文以Kaggle竞赛平台提供的某建筑一年的能源消耗数据为例,首先对该能耗数据按季度和月度进行序列分析,挖掘出有助于预测建模的特征。接着根据建筑能耗数据非线性特点,分别借助时间序列、机器学习模型、神经网络等多个模型一一对未来一周每小时的能耗值进行拟合预测,并对比分析各个单一模型的预测效果。最后根据以上单一模型预测结果建立备选模型集合,并基于邻域互信息的最大相关最小冗余（MRMR）算法选择出的子模型建立组合预测模型,通过预测误差比较分析,结果表明基于最大相关相关最小冗余算法所建立的组合预测模型,在一定程度上可提升建筑能耗预测精度。
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