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基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 基于深度学习的建筑能耗预测方法研究 ......

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

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建筑业作为国民经济支柱性产业，在推动社会发展的同时也消耗了大量能源。推动 建筑行业进行节能减排，对实现我国于2030年左右使二氧化碳排放达到峰值的节能减 排目标具有重要意义。建筑节能减排的一个重要手段是建筑能耗精细化管理，而进行这 一工作的基础就是对建筑能耗进行准确的预测，从而支撑建筑运行优化管理，实现节能 减排的目标。 为更高效的完成建筑能耗预测工作，本文将机器学习算法应用于建筑能耗预测领域， 以实际案例公共建筑能耗数据为基础，通过完成建筑能耗数据预处理、建筑能耗特征分 析、机器学习算法能耗预测模型建立、模型预测结果分析与评价等工作，建立起了不同 类型建筑与机器学习算法模型之间的适配关系，最终总结提出了标准化的基于机器学习 的建筑能耗预测方法。本文主要研究内容和成果如下: 首先，本文提出了基于KNN算法和K-means算法的建筑能耗异常数据识别和修复 方法，并利用该方法完成了对案例建筑历史能耗数据的预处理工作。建筑能耗预处理结 果表明，该方法可以合理且准确的完成对建筑能耗异常数据的修复工作。这为后续研究 奠定了数据基础。 其次，本文对四栋不同用途的案例公共建筑进行了能耗特征分析，分别

其中列车计算模块通过通过数值方法对列车的动力学微分方程进行求解，能够计算牵引、巡航、惰性和制动四种工况下的列车运行状态，输出位置、速度和能耗等信息。控制命令模型，能够将根据工况序列和切换点将输出列车在不同的位置对应的控制命令，使列车按预定方式运行。状态评估模型能够接收列车计算模块输出的列车状态信息，根据评估隶属度函数对优化指标进行评价。

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