基于遗传算法和数据挖掘的居住建筑能耗及舒适性研究

发布时间：2024-03-15 01:37

　　随着经济的快速发展,人们对舒适的居住环境越来越重视。一般来说,改善室内热舒适水平也会导致住宅建筑能耗的增加,而寻求建筑节能与室内热舒适之间的动态平衡已成为人们关注的焦点。我国根据不同的气候条件划分了五大气候区,并根据各自的气候特点制定了相应的建筑节能设计标准或相关法规。我国现行的建筑设计标准和规范都只适用于某一地区,局限性较大。本研究争取通过建立建筑仿真软件和遗传算法相结合的方法,寻求通用的建筑设计方法来克服设计标准和规范的局限性,使之能够适用于不同的气候区域。NSGA-Ⅱ是目前应用最为广泛的多目标优化算法。本研究优化了建筑各朝向的窗墙面积比、建筑朝向、建筑外墙与屋面构造、室内空调及采暖温度设定值以及HVAC系统类型等10个参数。据此构建了同时考虑五个气候区20个典型城市建筑能耗和室内不舒适度时数的优化数据库。通过对最优解的分析,北方地区严寒地区的建筑能耗大幅度降低38.37%,室内不舒适度时数可减少61.5%。最后,为应用数据挖掘技术建立了一个典型的数据集。通过比较和分析线性回归(LR)、卡方自动交互检测法(CHAID)、穷尽卡方自动交互检测法(exhaustive CHAID)、反...

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-2建筑仿真和优化框架图

得到优化结果，通过对优化结果的分析，给出各地区的参数推荐取值。最后，根据第三步得到的优化数据，建立初始数据库，在对比验证数据挖掘模型准确性的条件下，得到可用于居住建筑能耗快速预测的模型，在建筑设计初期为设计师提供指导，更高效合理的进行绿色建筑设计。

图1-3建筑仿真及优化原理图

得到优化结果，通过对优化结果的分析，给出各地区的参数推荐取值。最后，根据第三步得到的优化数据，建立初始数据库，在对比验证数据挖掘模型准确性的条件下，得到可用于居住建筑能耗快速预测的模型，在建筑设计初期为设计师提供指导，更高效合理的进行绿色建筑设计。图1-2建筑仿真和优化框架....

图1-4数据挖掘原理图

9图1-4数据挖掘原理图图1-3和图1-4分别为文章建筑优化与数据挖掘的基本原理图。在建筑优化部分采用NSGA-II遗传算法，通过对选定的五大气候区的典型城市进行参数优化，得到优化数据集。在优化过程中，系统会随机生成初始种群，通过选择、交叉和变异三大算子的计....

图2-1遗传算法流程图

11图2-1遗传算法流程图过不断计算种群个体的适应度值，反复执行选生新的子代种群。通过验证子代种群是否满足代，直到满足收敛条件，结束迭代，得到最优

本文编号：3928350