[发明专利]基于人工神经网络和BIM的建筑能耗优化方法在审
| 申请号： | 202310741819.2 | 申请日： | 2023-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN116796406A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 王洪军;王晓赟;宦彬彬;赵巧云;曹红燕 | 申请（专利权）人： | 江苏腾源智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06F18/23 |
| 代理公司： | 南通云创慧泉专利代理事务所(普通合伙) 32585 | 代理人： | 郭宗胜 |
| 地址： | 226000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于人工神经网络和BIM的建筑能耗优化方法，本发明涉及建筑技术领域，包括以下步骤：S1、对影响建筑能耗的数据进行采集；S2、对采集的数据就那些计算，得到建筑能耗数据的聚类中心以及各条数据的归属情况；S3、将得到的能耗数据的聚类中心作为人工神经网络的隐含节点，再对隐含节点的常数矩阵进行计算，得到人工神经网络隐含层的全部信息。该基于人工神经网络和BIM的建筑能耗优化方法，由于聚类方法的自适应特性，不需要提前指定聚类中心数，因而采用AP聚类算法确定RBF的隐含层节点信息，提高了模型的有效性和可行性，可对建筑能耗数据进行快速的分析与预测，减少了不同建筑能耗数据集中不同的数据维度及数值范围带来的误差。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工 神经网络 bim 建筑 能耗 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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