基于BP神经网络的公共建筑用电能耗预测研究

摘要

数据挖掘技术与建筑工程之间的知识跨度较大,将两者完美融合起来存在一定难度,实际工程中也缺乏相关案例,因此在建筑工程中应用数据挖掘技术挖掘相关信息,为大型公共建筑用电能耗预测提供参考依据,是建筑领域一种新的发展趋势.基于对公共建筑用电能耗特性的分析,可利用Python构建BP神经网络建筑能耗预测模型,再将某公共建筑作为研究对象,确定影响建筑用电能耗的关键因素,并将其作为网络的输入参数进行学习训练得出预测值.研究结果表明:预测模型在不同参数下,当隐含层个数为8时,误差平方和最小,为0.0001396,此时BP神经网络能够较精确地预测公共建筑用电能耗值.