基于楼宇监测系统的组合式冷量动态预测模型研究

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【摘要】

：

本文提出了1种基于大数据监测系统的组合式短期冷量动态预测模型.通过分析大数据监测平台建筑冷量特点,提取冷量典型特征,并根据特征选取时间序列和多元回归的组合式方法进行

【作者】

：

陈昭文宋业辉魏峥李林涛

【机构】

：

中国建筑科学研究院有限公司,北京,100013

【出处】

：

建筑科学

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

：

楼宇监测量冷量数据时间序列多元回归动态预测模型

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本文提出了1种基于大数据监测系统的组合式短期冷量动态预测模型.通过分析大数据监测平台建筑冷量特点,提取冷量典型特征,并根据特征选取时间序列和多元回归的组合式方法进行冷量预测.该方法能够在短期冷量预测过程中,实现动态优化,进一步提高预测准确性.本文选取13栋典型建筑实际监测数据,对预测模型进行验证,该预测方法相较于实际冷量误差在10％以内.

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