[发明专利]一种基于使用者行为的严寒地区建筑节能设计优化方法

摘要

本发明提出了一种基于使用者行为的严寒地区建筑节能设计优化方法，针对严寒地区特殊的气候条件，利用调研数据分析得到促动节能行为的建筑设计参数组；应用数据挖掘技术中的机器学习算法对行为实测数据的学习得到更为准确的使用者随机行为模式；通过行为模式优化传统预测模型，并利用基于贝叶斯理论的高斯过程矫正预测模型，得到优化节能性能设计参数组；耦合促动节能行为和优化节能性能参数组得到优化的参数集合；最后结合优化设计参数组和能耗预测模型，建立严寒地区建筑节能设计新流程。本发明能够降低不确定性对预测模型的影响，更加优化参数的筛选过程、更加准确的节能效果预测、更理性的建筑节能设计流程以及更准确的预估建筑设计结果。

主权项

一种基于使用者行为的严寒地区建筑节能设计优化方法，其特征在于：步骤1、针对严寒地区气候区，进行数据的采集，通过抽样调查和试点实验获取建立模型的基础数据；步骤2、根据数据采集的结果建立严寒地区建筑空间典型模型组，分析使用者的属性特征建立促动节能行为的建筑设计参数组，得出能够导向节能行为的建筑空间类型及参数值域；步骤3、在RapidMiner平台上应用数据挖掘技术中的决策树模型建立使用者行为基础数据库，利用规则归纳算法对决策树模型进行修剪以得到行为模型规则，再通过聚类分析法得到使用者随机行为模式模型，其结果直接作为参数输入能耗模拟平台Energyplus，并对模型结果进行验证，再通过Matlab平台进行多项逻辑回归初步建立建筑能耗预测模型；步骤4、采用机器学习技术中贝叶斯理论支持下的高斯过程对模型进行校正和优化从而建立严寒地区建筑能耗优化预测模型；步骤5、模型校正后进行数据校验，通过与实例对比，论证预测模型的预测能力和在建筑节能设计中应用的可行性，并通过回归分析得到可生成节能的建筑设计参数值域，建立优化节能性能设计参数组；步骤6、耦合促动节能行为和优化节能性能的建筑设计参数组，得到控制办公建筑能耗的空间类型及参数值域，建立办公建筑节能设计优化参数组；步骤7、以参数选择和设计流程为基础设计严寒地区办公建筑节能优化策略，以优化的参数为基础、以优化的预测模型为能耗性能评价工具设计得到优化的建筑节能设计方案。