基于混沌神经网络的建筑节能综合评价

【摘要】：目的构建建筑节能综合评价指标体系,对建筑节能进行综合评价.方法针对神经网络BP算法收敛速度慢且容易陷入局部极小值问题,在常规神经网络中引入混沌神经元,建立混沌神经网络建筑节能综合评价模型.结果根据建筑节能综合评价指标体系各量化指标,得出科学合理的评价结果.通过实验仿真验证了该混沌学习算法的有效性和先进性.在输入参数相同的情况下,训练收敛到相同精度,CNN模型的训练次数少于BP网络模型,CNN模型用于建筑节能评价精度高.结论运用混沌神经网络进行建筑节能综合评价的方法是有效的. 【作者单位】： 沈阳建筑大学信息与控制工程学院;中国科学院沈阳自动化研究所;沈阳建筑大学理学院;
【关键词】： 建筑节能 节能评价 指标体系 混沌神经网络
【基金】：建设部科研基金项目(07K-04-4)
【分类号】：TU201.5;TP183
【正文快照】： 建筑节能评价指标体系及评价方法的研究作为建筑节能的核心研究内容之一,通过采用科学的方法和步骤,对建筑节能情况做出一个整体的全局的评价,是用于评价建筑物节能情况的有效方法.由于系统科学、运筹学和电子计算机技术的广泛应用,使建筑节能定量化评估的方法不断翻新,将建

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