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建筑的能耗受到如季节、建筑的构造结构等多种因素的影响,目前对一栋建筑楼实现能耗预测往往采用单一模型,往往无法得到相对准确的结果.为了更好地描述建筑能耗规律,以南方某地为研究区域提出一种基于ARIMA和BP神经网络的复合模型,模型的实例数据来源为南方某地某市政办公楼近两年的能耗月数据.首先,通过ARIMA建模得到能耗值的拟合误差序列,再用BP模型修正误差值得到最终预测值.结果表明:复合预测模型的平均相对误差为0.278 3%,而单一模型则高达2.657 8%,复合模型的预测效果远优于单一模型,为准确实现建筑节能提出了一种新思路. 相似文献
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投资估算是可行性研究的重要组成部分,估算值的准确性直接影响可行性研究的可靠性,投资估算值影响到项目的决策、资金筹措及贷款和后期初步设计。因此,投资估算应注意其真实性、准确性和预测性。 相似文献
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利用航空遥感进行土地利用调查的实质,就是按一定的规程和分类,通过对航片影像特征的判读、解译、转绘,将航片上影像特征所提供的大量土地利用现状信息转移到地形图上。再通过对地形图上各类图斑的量算,统计出各类土地利用的面积。沈阳市航空遥感调查的比例尺为1/5万。由于航片上影像特征所提供的信息不可能全部转移到地形图上,所以必须对该信息进行取舍、合并,即按一定的规程舍去不能转绘到地形图上的小图斑和线状地物。 相似文献
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