技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了基于分項(xiàng)計(jì)量時(shí)間序列的建筑能耗預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)及建筑物，其中，預(yù)測(cè)方法包括，采集建筑的能耗以及溫度的數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)；將采集存儲(chǔ)的能耗和溫度數(shù)據(jù)作為時(shí)間序列分析方法的輸入?yún)?shù)；根據(jù)分項(xiàng)計(jì)量和相關(guān)性分析，將時(shí)間序列分析方法預(yù)測(cè)出能耗和溫度趨勢(shì)以及時(shí)間因子作為建筑能耗的主要影響因素；將確立好的主要影響因數(shù)和采集的能耗作為建立好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的參數(shù)，來預(yù)測(cè)出未來建筑的能耗。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率低，收斂速度慢，對(duì)參數(shù)選擇較為敏感，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入分項(xiàng)計(jì)量和時(shí)間序列的建筑能耗預(yù)測(cè)算法，可以大大提高了能耗預(yù)測(cè)的精確度，縮短了預(yù)測(cè)的時(shí)間，使得預(yù)測(cè)出的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確。

技術(shù)研發(fā)人員：唐桂忠;錢青
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.05.09
技術(shù)公布日：2017.07.28