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高校建筑能耗预警技术研究及应用

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 建筑能耗预测第10-12页
        1.2.2 能耗监测系统第12-14页
        1.2.3 能耗预警第14页
    1.3 研究内容和方法第14-16页
第二章 福建地区高校能耗现状与分析第16-26页
    2.1 典型高校能耗统计分析第16-22页
        2.1.1 综合类大学第16-18页
        2.1.2 医科类大学第18-19页
        2.1.3 理工类大学第19-20页
        2.1.4 师范类院校第20-22页
    2.2 福建地区高等院校能耗现状第22-24页
        2.2.1 福建地区高校能耗概况第22-23页
        2.2.2 福建高校能源结构情况第23-24页
    2.3 福建地区高校建筑能耗特点第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 高等学校节约型校园节能监管平台第26-33页
    3.1 高校节能监管平台架构第26-29页
        3.1.1 硬件系统第27-28页
        3.1.2 软件系统第28-29页
    3.2 典型高校节能监管平台简介第29-32页
    3.3 本章小结第32-33页
第四章 基于PCA-Elman的建筑能耗预警方法研究第33-45页
    4.1 主成分分析第33-34页
    4.2 Elman神经网络第34-37页
        4.2.1 Elman神经网络结构第34-35页
        4.2.2 Elman神经网络的学习算法第35-37页
    4.3 基于PCA-Elman神经网络的能耗预警方法第37-39页
        4.3.1 建模方法第37-38页
        4.3.2 参数选择和评价指标第38页
        4.3.3 预警阈值设置第38-39页
    4.4 案例分析第39-44页
        4.4.1 建筑简介第39-40页
        4.4.2 能耗样本第40-41页
        4.4.3 模型训练和结果第41-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 相关性预警方法研究第45-58页
    5.1 关联规则第45-47页
        5.1.1 关联规则的基本概念第45-46页
        5.1.2 关联规则的有效性和实用性第46-47页
    5.2 Apriori算法第47-51页
        5.2.1 产生频繁项集第47页
        5.2.2 寻找频繁项集第47-50页
        5.2.3 产生简单关联规则第50-51页
    5.3 实例应用第51-57页
        5.3.1 数据样本第52页
        5.3.2 数据挖掘结果第52页
        5.3.3 结果分析第52-57页
    5.4 本章小结第57-58页
第六章 能耗预警方法在高校节能监管平台上的应用第58-69页
    6.1 报警原理第58-59页
    6.2 能耗报警和设备异常报警第59-61页
    6.3 基于PCA-Elman能耗预警方法在节能监管平台上的应用第61-63页
        6.3.1 预警方法第61页
        6.3.2 MATLAB和.NET混合编程第61-63页
    6.4 报警功能可视化页面第63-65页
    6.5 应用结果分析第65-68页
    6.6 本章小结第68-69页
第七章 总结与展望第69-71页
    7.1 总结第69-70页
    7.2 展望第70-71页
参考文献第71-74页
附录第74-75页
    附录1 各种能源的等效标准煤折算系数第74-75页
致谢第75-76页
个人简历第76页
在读期间已发表和录用的论文第76页

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