办公建筑电力能耗分析预测算法的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容和目标 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-15页 |
| 第2章 能耗分析预测的理论基础与技术 | 第15-35页 |
| 2.1 建筑能耗模拟的基本原理 | 第15-20页 |
| 2.1.1 正向建模方法 | 第16-18页 |
| 2.1.2 逆向建模方法（数据驱动方法） | 第18-20页 |
| 2.2 建筑能耗模拟的两个方向 | 第20-23页 |
| 2.2.1 直接由计算机模拟建筑的能耗 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于已有的建筑能耗数据 | 第22-23页 |
| 2.3 统计学基础 | 第23-28页 |
| 2.3.1 相关性分析 | 第23-25页 |
| 2.3.2 多元线性回归 | 第25-26页 |
| 2.3.3 多元线性回归的计算流程 | 第26-28页 |
| 2.4 多元线性回归的预测建模方法 | 第28-29页 |
| 2.5 数据挖掘技术 | 第29-30页 |
| 2.5.1 数据挖掘的基本步骤 | 第30页 |
| 2.6 数据缺失的处理 | 第30-33页 |
| 2.6.1 均值填补法 | 第31-32页 |
| 2.6.2 期望值最大化法 | 第32页 |
| 2.6.3 回归填补法 | 第32-33页 |
| 2.7 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 建筑能耗影响因素的研究和选取 | 第35-53页 |
| 3.1 影响因素确定 | 第35-42页 |
| 3.1.1 析因设计 | 第35-36页 |
| 3.1.2 正交试验法 | 第36-37页 |
| 3.1.3 建立正交分析 | 第37-42页 |
| 3.1.4 结果分析 | 第42页 |
| 3.2 影响因素选择原则 | 第42-45页 |
| 3.2.1 建立能耗变化与影响因素的关系 | 第42-43页 |
| 3.2.2 统计分析的研究范围 | 第43-44页 |
| 3.2.3 因素分类 | 第44-45页 |
| 3.3 客观影响因素 | 第45-48页 |
| 3.3.1 室外温度 | 第45-47页 |
| 3.3.2 室内设定温度 | 第47页 |
| 3.3.3 人员密度 | 第47-48页 |
| 3.4 人为影响因素 | 第48-50页 |
| 3.4.1 人员使用模式 | 第48-50页 |
| 3.4.2 设备功率 | 第50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-53页 |
| 第4章 电力能耗评估预测模型建立方法的设计 | 第53-63页 |
| 4.1 自变量选取 | 第53-54页 |
| 4.2 模型的建立 | 第54-55页 |
| 4.3 模型的验证 | 第55-58页 |
| 4.4 模型的应用与价值 | 第58-61页 |
| 4.4.1 模型的应用方法 | 第58-59页 |
| 4.4.2 模型的应用价值 | 第59-60页 |
| 4.4.3 模型的应用环境 | 第60-61页 |
| 4.5 模型方法总结 | 第61-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 电力能耗分析预测系统的设计实现 | 第63-75页 |
| 5.1 系统需求 | 第63-64页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第63-64页 |
| 5.1.2 非功能需求 | 第64页 |
| 5.2 系统设计 | 第64-68页 |
| 5.2.1 系统用例图 | 第64-65页 |
| 5.2.2 系统类图 | 第65-66页 |
| 5.2.3 系统结构模块 | 第66页 |
| 5.2.4 系统时序图 | 第66-67页 |
| 5.2.5 多元线性回归算法实现 | 第67-68页 |
| 5.3 系统流程 | 第68-69页 |
| 5.4 系统测试 | 第69-73页 |
| 5.4.1 测试案例 | 第69-70页 |
| 5.4.2 测试策略与环境 | 第70页 |
| 5.4.3 测试结果 | 第70-72页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第72-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
