| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-16页 |
| 2 大型公建能耗、室外气象参数监测系统 | 第16-34页 |
| 2.1 大型公建用能特征及能耗影响因素 | 第16-18页 |
| 2.1.1 大型公建用能特征 | 第16-17页 |
| 2.1.2 大型公建能耗影响因素 | 第17-18页 |
| 2.2 指标参数监测的内容 | 第18-20页 |
| 2.2.1 气象数据采集指标 | 第18-19页 |
| 2.2.2 建筑能耗数据采集指标 | 第19-20页 |
| 2.3 指标参数数据无线监测系统整体架构 | 第20-21页 |
| 2.4 指标参数数据监测系统设计 | 第21-29页 |
| 2.4.1 硬件设备选型 | 第23-27页 |
| 2.4.2 系统软件设计 | 第27-29页 |
| 2.5 实验系统 | 第29-32页 |
| 2.5.1 电能监测系统 | 第29-31页 |
| 2.5.2 室外气象参数监测系统 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 大型公建能耗模型及用能趋势分析 | 第34-48页 |
| 3.1 大型公建能耗建模技术分析 | 第34-35页 |
| 3.2 大型公建 T-S 模糊神经网络模型 | 第35-38页 |
| 3.2.1 T-S 模糊推理系统 | 第35页 |
| 3.2.2 T-S 模糊神经网络 | 第35-38页 |
| 3.3 改进的粒子群优化算法 | 第38-39页 |
| 3.3.1 基本粒子群算法 | 第38页 |
| 3.3.2 自适应权重粒子群优化算法 | 第38-39页 |
| 3.4 大型公建 APSO-TSFNN 复合能耗模型 | 第39-43页 |
| 3.4.1 输入输出节点的选取 | 第39-40页 |
| 3.4.2 数据的选取 | 第40-41页 |
| 3.4.3 APSO-TSFNN 算法步骤 | 第41-43页 |
| 3.5 大型公建用能趋势实例分析 | 第43-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 大型公共建筑能耗管理信息系统研究 | 第48-62页 |
| 4.1 大型公建能耗数据库 | 第48-54页 |
| 4.1.1 数据库整体方案设计 | 第48-49页 |
| 4.1.2 数据需求分析 | 第49页 |
| 4.1.3 数据库概念结构设计 | 第49-51页 |
| 4.1.4 数据库逻辑结构设计 | 第51-53页 |
| 4.1.5 数据库的建立 | 第53-54页 |
| 4.2 大型公建能耗管理信息系统 | 第54-60页 |
| 4.2.1 系统功能分析 | 第55页 |
| 4.2.2 系统体系结构及开发环境选择 | 第55-56页 |
| 4.2.3 系统对数据库的访问 | 第56页 |
| 4.2.4 系统界面设计 | 第56-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 论文总结 | 第62页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者在攻读硕士期间的研究成果 | 第70-72页 |
| 附录 | 第72页 |