基于人工鱼群神经网络算法的建筑能耗预测

摘要：

为克服传统BP神经网络方法在建筑能耗预测的不足,提出了一种基于时间序列自相关分析的人工鱼群神经网络预测模型.对建筑标准能耗进行自相关分析,确定输入变量的维数,结合人工鱼群算法寻优速度快、易跳出极值等优点,对BP神经网络的初值权值和阈值进行优化,建立能耗预测模型,并用模型对西安某高校建筑一个月的能耗值进行预测.结果表明,较传统的BP神经网络模型,人工鱼群神经网络预测模型具有更快的收敛速度,预测精度在±1％左右,预测误差随着迭代次数的增加而降低.

关键词：自相关分析、人工鱼群算法、BP神经网络、能耗预测

所属期刊栏目：7

分类号：TU201.5(建筑设计)

资助基金：西安建筑科技大学基础研究基金项目JC1515

在线出版日期：2016-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-32