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資料探勘在商用建築領域的應用

 能源與環境是當今世界的兩大熱點問題, 越來越受到世人的矚目。我國是 能源消費大國, 能源利用率低,人均能源儲備很少, 節能工作成為了國家當務 之急的重任。本文藉助新興的資料探勘技術來研究和預測建築能耗, 為本專業 在建築能耗領域的研究提供新方法和新思路, 做出跨學科研究的新探索。
這篇論文主要是使用SAS實現,按照SAS 軟體提出的SE刷A 資料探勘方法論, 建立一個完整的資料探勘流程, 並藉助 多元線性迴歸 主成分分析 的資料探勘演算法得到兩個迴歸模型。通過對兩個模型的解釋、說明、比較和驗證,最終確定迴歸模型I 作為本研究階段的商用建築能耗預測模型。

建築節能工作的順利進行離不開對建築能耗的準確把握、科學分析和合理預測。同時, 對於新建建築的設計、建築用能的評估、樓宇裝置的執行管理等工作也都需要了解建築的用能特點和規律, 並做出合理的分析和預測。近些年來國內外的專業人士在這一領域進行了不懈的探索, 取得了許多重大成果。

1.計算機能耗模擬2. 建築能耗統計調查3. 統計分析方法應用於建築能耗研究4. 暖通空調領域的專家系統5.資料探勘


在建築能耗的研究領域中, 客觀規律比較複雜, 各個方面的因素對建築能耗的影響都不是線性的, 並且有時在各個因素之間也有複雜的聯絡。因此,單純採用統計分析的方法來研究建築能耗有一定的侷限性, 它只能在某些特定領域取得較理想的結論。

利用資料探勘方法得到各個影響因素與建築能耗的關係, 並藉助 迴歸、決策樹、神經網路、主成分分析等多種挖掘演算法 進行能耗預測模型的研究。對資料探勘的結果進行比較分析, 並對各個預測模型進行評價, 確定最終的商用建築能耗預測模型。

採用的資料庫:上海市商用建築資訊資料庫
對特徵進行分析(論文19頁)可以考慮進去CBECS資料庫
資料探勘採用了各種分析方法和技術,包括分類、迴歸、聚類、關聯建模和偏差檢測等,資料探勘技術給我們的能耗分析工作以新的啟示: 建立有關建築物能耗的資料庫,運用資料探勘技術找出建築能耗與各種影響因素的關係,並建立能耗模型, 運用此模型可以簡便、快捷地對建築執行能耗進行分析和預測、對能源使用效率進行評定、並進行財務預算、節能措施評估等, 並且此模型具有很好的通用性。


描述性資料探勘任務 是對資料中存在的規則做一種描述, 或者根據資料的相似性把資料分組, 規劃資料庫中資料的一般性。預測性資料探勘任務是在當前資料上推斷, 根據資料項的值精確預測某種結果, 任務所使用的資料都是可以明確知道結果的。描述性資料探勘任務不能直接用於預測。

  參考文獻 :        基於資料探勘理論的商用建築能耗分析與預測方法的研究_陳晨