基于AP-BP神经网络的建筑能耗分析与预测

建筑行业对能源的节约是当前节约能耗的重要途径之一,在对能源浪费现状和建筑物能源绩效调研和分析的基础上,提出了一种基于affinity propagation（AP）聚类的back propagation（BP）神经网络建筑能耗分析与预测方法。通过AP聚类算法对影响建筑能耗的多维因素进行聚类分析,得到影响建筑能耗的主要因素并作为BP神经网络的输入,然后将建筑能耗指标热负荷和冷负荷作为BP神经网络的输出,建立建筑能耗分析与预测模型。均方根误差（RMSE）和平均相对泛化误差（ARGE）评价指标分析结果表明,本文所提方法对能耗值预测的拟合程度优于经典的BP神经网络,且通过建筑能耗输入输出的结构调整能够节约能耗,提高能效。