| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 建筑气候分区的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 建筑气候分区国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 建筑气候分区国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 建筑气候分区近年研究热点 | 第12-13页 |
| 1.3 我国建筑气候分区的关键问题 | 第13-15页 |
| 1.3.1 我国建筑气候分区的问题梳理 | 第13-14页 |
| 1.3.2 我国建筑气候分区的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 1.4.1 论文框架 | 第15页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 建筑气候分区模型的建立 | 第17-27页 |
| 2.1 建筑与气候的关联 | 第17页 |
| 2.2 建筑气候分区指标体系的建立 | 第17-20页 |
| 2.2.1 建筑气候分区指标体系建立的原则 | 第17-18页 |
| 2.2.2 建筑气候一级分区指标的确定 | 第18-19页 |
| 2.2.3 建筑气候二级分区指标的确定 | 第19-20页 |
| 2.3 建筑气候分区中聚类技术的确定 | 第20-25页 |
| 2.3.1 聚类方法的确定 | 第21-22页 |
| 2.3.2 聚类技术中度量方法的确定 | 第22-23页 |
| 2.3.3 聚类准则函数的确定 | 第23-24页 |
| 2.3.4 聚类评价指标的确定 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 基于K-MEDOIDS的建筑气候分区方法 | 第27-41页 |
| 3.1 建筑气候分区用气象数据的来源 | 第27-28页 |
| 3.2 建筑气候分区用数据的分布状况 | 第28-31页 |
| 3.3 K-MEDOIDS聚类算法原理 | 第31-32页 |
| 3.4 K-MEDOIDS聚类算法在建筑气候分区中的应用 | 第32-40页 |
| 3.4.1 K-MEDOIDS聚类算法在建筑气候分区的实现步骤 | 第32-33页 |
| 3.4.2 建筑气候分区中聚类数目的确定 | 第33-37页 |
| 3.4.3 建筑气候分区结果的呈现 | 第37-38页 |
| 3.4.4 建筑气候分区中异常点的分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于加权K-MEDOIDS的建筑气候分区方法 | 第41-65页 |
| 4.1 建筑气候分区用指标权值的确定 | 第42-46页 |
| 4.2 加权K-MEDOIDS聚类算法在建筑气候一级分区中的应用 | 第46-48页 |
| 4.3 建筑气候分区中空间插值方法及结果呈现 | 第48-51页 |
| 4.3.1 建筑气候空间插值方法 | 第49-50页 |
| 4.3.2 建筑气候分区实际插值结果 | 第50-51页 |
| 4.4 建筑气候一级分区评述及比较 | 第51-55页 |
| 4.5 加权K-MEDOIDS聚类算法在建筑气候二级分区中的应用 | 第55-61页 |
| 4.6 建筑气候二级分区评述及比较 | 第61-62页 |
| 4.7 本章小结 | 第62-65页 |
| 5 建筑节能控制案例分析 | 第65-73页 |
| 5.1 建筑节能控制策略应用 | 第65-67页 |
| 5.1.1 建筑节能控制策略应用背景 | 第65-66页 |
| 5.1.2 室内温度控制仿真系统的建立 | 第66-67页 |
| 5.2 建筑节能控制策略的设计 | 第67-69页 |
| 5.3 两种控制策略仿真结果分析 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 6 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 研究结论 | 第73-74页 |
| 6.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 作者在读研期间的研究成果及获奖 | 第81页 |
