简介:
本发明公开了一种智能化基于BIM的建筑能耗评估和优化方法,包括以下步骤:建立GM预测模型,并将GM预测模型预测的结果与实际结果进行比较输出相对误差比例;将相对误差比例进行区间划分,将划分后的区间表示为状态,将每个时段对应的相对误差比例与状态相对应,根据各个时段所处的状态建立转移转移频数矩阵和一步转移概率矩阵,从而得到每个状态的误差概率,利用每个状态的误差概率与GM预测模型预测的结果相结合,得到建筑能耗数据的预测区间;根据资源消耗数据、能源生成数据和能源消耗数据采用强化学习模型进行调控。本发明采用马尔科夫链对BIM的建筑能耗评估和预测,通过对不同时段的建筑能耗数据进行预测生成能源负荷曲线的波浪图。
本发明公开了一种智能化基于BIM的建筑能耗评估和优化方法,包括以下步骤:建立GM预测模型,并将GM预测模型预测的结果与实际结果进行比较输出相对误差比例;将相对误差比例进行区间划分,将划分后的区间表示为状态,将每个时段对应的相对误差比例与状态相对应,根据各个时段所处的状态建立转移转移频数矩阵和一步转移概率矩阵,从而得到每个状态的误差概率,利用每个状态的误差概率与GM预测模型预测的结果相结合,得到建筑能耗数据的预测区间;根据资源消耗数据、能源生成数据和能源消耗数据采用强化学习模型进行调控。本发明采用马尔科夫链对BIM的建筑能耗评估和预测,通过对不同时段的建筑能耗数据进行预测生成能源负荷曲线的波浪图。