| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第11-43页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 医院类建筑的发展及其特点。 | 第12-15页 |
| 1.2.1 医院类建筑的发展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 医院类建筑部门之间的关系 | 第13-15页 |
| 1.2.3 医院类建筑人流特点 | 第15页 |
| 1.3 医院能耗水平 | 第15-20页 |
| 1.3.1 公共建筑能耗现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 各国医院建筑能耗水平 | 第17-20页 |
| 1.4 医院能耗研究现状 | 第20-29页 |
| 1.4.1 国家政策层面 | 第20-21页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第21-24页 |
| 1.4.3 国外研究状况 | 第24-26页 |
| 1.4.4 医院建筑能耗分项计量 | 第26-29页 |
| 1.5 医院建筑常用能耗指标 | 第29-30页 |
| 1.6 能耗预测诊断 | 第30-34页 |
| 1.7 本文主要的研究内容 | 第34-37页 |
| 1.8 本文研究思路 | 第37-42页 |
| 1.9 本章总结 | 第42-43页 |
| 2.医院建筑能耗指标体系研究 | 第43-65页 |
| 2.1 本章的研究架构 | 第43页 |
| 2.2 医院概况介绍 | 第43-46页 |
| 2.3 医院建筑能耗特征分析 | 第46-53页 |
| 2.4 医院建筑能耗季节性拆分研究 | 第53-55页 |
| 2.5 医院建筑能耗评价指标体系 | 第55-60页 |
| 2.6 A医院节能改造效果评价 | 第60-63页 |
| 2.7 本章总结 | 第63-65页 |
| 3.医院供热系统能耗诊断模型研究 | 第65-89页 |
| 3.1 供暖系统能耗诊断流程图 | 第65页 |
| 3.2 机器学习能耗诊断模型 | 第65-70页 |
| 3.2.1 数据判别和处理 | 第68-69页 |
| 3.2.2 模型建立 | 第69页 |
| 3.2.3 诊断结果评价指标 | 第69-70页 |
| 3.3 B医院供热系统能耗诊断 | 第70-80页 |
| 3.3.1 系统介绍及数据采集 | 第70-73页 |
| 3.3.2 模型建立 | 第73-74页 |
| 3.3.3 诊断结果 | 第74-77页 |
| 3.3.4 结果分析与讨论 | 第77-80页 |
| 3.4 供热系统能耗理论分析 | 第80-87页 |
| 3.4.1 供热系统理论分析基础 | 第80-81页 |
| 3.4.2 一次供热系统(System1)分析 | 第81-84页 |
| 3.4.3 二次供热端分析 | 第84-87页 |
| 3.5 气候补偿器 | 第87页 |
| 3.6 本章总结 | 第87-89页 |
| 4.能耗诊断模型算法优化研究 | 第89-109页 |
| 4.1 本章研究思路 | 第89-90页 |
| 4.2 聚类算法选择与优化 | 第90-97页 |
| 4.2.1 聚类算法的优势分析 | 第90-91页 |
| 4.2.2 聚类算法外指标分析 | 第91-94页 |
| 4.2.3 量子行为粒子群算法(QPSO)优化的K-MEDOIDS聚类算法 | 第94-97页 |
| 4.3 PCA降维技术 | 第97-102页 |
| 4.4 神经网络架构研究 | 第102-104页 |
| 4.5 回归模型算法改进 | 第104-107页 |
| 4.6 本章总结 | 第107-109页 |
| 5.中央空调节能诊断模型研究 | 第109-145页 |
| 5.1 本章研究思路 | 第109-110页 |
| 5.2 节能诊断一般过程 | 第110-120页 |
| 5.2.1 节能诊断模型架构 | 第110-111页 |
| 5.2.2 节能诊断评价指标 | 第111-112页 |
| 5.2.3 案例研究 | 第112-120页 |
| 5.3 NARX-ARMA神经网络预测模型 | 第120-136页 |
| 5.3.1 NARX-ARMA模型结构 | 第120-122页 |
| 5.3.2 空调预测模型对比实验 | 第122-123页 |
| 5.3.3 实验对比研究 | 第123-130页 |
| 5.3.4 结果分析与讨论 | 第130-136页 |
| 5.4 动静态诊断模型 | 第136-143页 |
| 5.4.1 诊断模型架构 | 第136-139页 |
| 5.4.2 模型实验验证 | 第139-142页 |
| 5.4.3 余量阈值对模型精度的影响 | 第142-143页 |
| 5.5 本章总结 | 第143-145页 |
| 6.总结和展望 | 第145-149页 |
| 6.1 本文总结 | 第145-146页 |
| 6.2 本文的创新点 | 第146页 |
| 6.3 不足和展望 | 第146-149页 |
| 致谢 | 第149-151页 |
| 参考文献 | 第151-173页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文及成果 | 第173页 |