| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论与技术概述 | 第14-27页 |
| 2.1 公共建筑能耗知识 | 第14-16页 |
| 2.2 工鱼群算法 | 第16-22页 |
| 2.2.1 传统人工鱼群算法 | 第16-20页 |
| 2.2.2 改进人工鱼群算法 | 第20-22页 |
| 2.3 神经网络 | 第22-26页 |
| 2.3.1 单隐层前向神经网络 | 第22-23页 |
| 2.3.2 ELMAN神经网络 | 第23-25页 |
| 2.3.3 BP神经网络 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 新型人工鱼群神经网络与能耗分析应用 | 第27-51页 |
| 3.1 改进人工鱼群算法特点 | 第27页 |
| 3.2 新型人工鱼群算法 | 第27页 |
| 3.3 新型人工鱼群算法描述 | 第27-30页 |
| 3.3.1 新型人工鱼群算法相关参数定义 | 第27-28页 |
| 3.3.2 新型人工鱼群算法行为描述 | 第28-29页 |
| 3.3.3 新型人工鱼群算法收敛性分析 | 第29页 |
| 3.3.4 新型人工鱼群算法特点 | 第29-30页 |
| 3.4 新型人工鱼群神经网络 | 第30页 |
| 3.5 新型人工鱼群神经网络时间序列预测模型实验仿真 | 第30-34页 |
| 3.6 公共建筑能耗预测 | 第34-37页 |
| 3.7 公共建筑能耗评价 | 第37-50页 |
| 3.7.1 公共建筑评价模型研究 | 第37-39页 |
| 3.7.2 公共建筑数据分析 | 第39-48页 |
| 3.7.3 公共建筑能耗评价模型验证。 | 第48-50页 |
| 3.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 公共建筑能耗分析系统设计与实现 | 第51-61页 |
| 4.1 开发环境与相关技术 | 第51-52页 |
| 4.2 需求分析 | 第52-53页 |
| 4.3 系统总体设计 | 第53-54页 |
| 4.4 能耗数据库设计 | 第54-55页 |
| 4.4.1 数据库概念结构设计 | 第54页 |
| 4.4.2 数据库逻辑结构设计 | 第54-55页 |
| 4.5 界面设计 | 第55-59页 |
| 4.6 数据分析模块设计 | 第59-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 公共建筑能耗分析系统应用 | 第61-63页 |
| 5.1 某建筑的能耗分析 | 第61-62页 |
| 5.1.1 能耗预测 | 第61-62页 |
| 5.1.2 能耗评价 | 第62页 |
| 5.2 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录1 程序清单 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |