所属单位：

行政管理部门

发表刊物：

现代建筑电气

关键字：

自相关分析;人工鱼群算法;BP神经网络;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。

第一作者：

刘敏,李明海

论文类型：

期刊论文

学科门类：

工学

卷号：

2016年03期:28-32,5

ISSN号：

1674-8417

是否译文：

否

发表时间：

2016-03-30