基于回归分析和数据挖掘的建筑能耗基准评价模型研究

摘要

建筑能耗是指建筑物在使用过程中消耗的商品能源的总和。建筑能耗基准评价是通过比较某栋建筑与相同类型、相同功能的类似建筑的能耗特性来对其耗能状况进行评价的方法。 在现阶段，国内外对建筑能耗基准评价的研究主要有以下两类方法：统计学方法和数据挖掘方法。这些方法的共同不足之处在于：采用单一的方法建立模型，然后进行基准评价，基准评价的正确率较低。 本文提出了一个基于“投票”的称为SAI-Voting的建筑能耗基准评价模型。这个模型集成了三个基础模型：Stepwise模型、Apriori-rule模型和ID3模型，它们是用单一算法建立的。 本文研究工作的核心是设计和实现三个基础模型和一个集成模型： (1)利用逐步回归法建立的回归方程形式的基准评价模型，称为Stepwise模型。 (2)提出一个称为Apriori-rule的建筑能耗基准评价模型。在这个模型中，我们首次将关联规则挖掘技术应用于建筑能耗基准评价领域。 (3)利用分类挖掘中的ID3算法建立决策树形式的基准评价模型，这个模型称为ID3模型。 (4)综合运用Stepwise、Apriori-rule和ID3三个基础模型，采用“投票”的方式，提出了称为SAd-Voting的建筑能耗基准评价集成模型。 实验说明：SAI-Voting“投票”模型比单独使用三种模型有更好的效果，同时也验证了Apriori-rule模型比其它同类模型具有较高的评价质量。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1建筑能耗基准评价简介

1.2国内外研究现状

1.2.1数据挖掘

1.2.2回归分析方法

1.2.3建筑能耗基准评价

1.3主要研究内容

1.4本论文的组织形式

第2章建筑能耗基准评价相关技术

2.1逐步回归法

2.1.1总体和样本

2.1.2全模型、选模型和偏F统计量

2.1.3逐步回归法求解回归方程的过程

2.2数据挖掘概述

2.3关联规则挖掘技术

2.3.1基本概念

2.3.2关联规则的挖掘步骤

2.3.3经典的频繁项目集挖掘算法——Apriori算法

2.4决策树分类技术

2.4.1分类的概念

2.4.2决策树基本理论

2.4.3决策树算法ID3介绍

2.5本章小结

第3章Apriori-rule基准评价模型

3.1基准评价的训练数据集

3.2建筑能耗基准评价中的关联规则挖掘

3.2.1基准评价的支持度与可信度

3.2.2建筑能耗频繁项目集的生成

3.2.3基准评价规则的产生

3.2.4应用BECB-asso规则集进行基准评价

3.3 Apriori-rule建筑能耗基准评价模型

3.4本章小结

第4章SAI-Voting基准评价模型

4.1基准评价数据集

4.2 Stepwise模型

4.2.1模型的建立

4.2.2基准评价

4.3 ID3模型

4.4“投票”模型SAI-Voting

4.4.1数据预处理

4.4.2目标建筑的数据处理

4.4.3基础模型的“投票”规则

4.5本章小结

第5章实验及讨论

5.1实验数据集

5.1.1条件属性值的生成

5.1.2目标属性值的生成

5.2基准评价效果的比较

5.3本章小结

结 论

论文的主要工作

展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致谢