基于数据挖掘的医院建筑用能评价及分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题的背景及意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3.1 基于数据挖掘的建筑能耗评价现状 | 第10页 |
| 1.3.2 基于数据挖掘的建筑能耗分析研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.3 医院建筑用能研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.4 国内外研究现状总结 | 第12页 |
| 1.3.5 国内外研究存在的不足 | 第12-13页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 研究的关键技术 | 第14-16页 |
| 1.5.1 医院建筑用能评价方法研究 | 第14页 |
| 1.5.2 医院建筑用能分析方法研究 | 第14-15页 |
| 1.5.3 案例分析 | 第15-16页 |
| 第2章 数据挖掘相关理论 | 第16-22页 |
| 2.1 聚类挖掘 | 第16-17页 |
| 2.1.1 典型的聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 k-means算法介绍 | 第17页 |
| 2.1.3 层次聚类算法介绍 | 第17页 |
| 2.2 异常点挖掘 | 第17-19页 |
| 2.2.1 典型的异常检测算法 | 第18页 |
| 2.2.2 基于密度的异常检测算法介绍 | 第18-19页 |
| 2.3 分类挖掘 | 第19-21页 |
| 2.3.1 典型的分类算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 BP神经网络算法介绍 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 医院建筑用能评价方法研究 | 第22-38页 |
| 3.1 用能评价的基本方法 | 第22-26页 |
| 3.1.1 平均划分方法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 聚类方法 | 第23-24页 |
| 3.1.3 算例分析 | 第24-26页 |
| 3.2 综合用能评价 | 第26-31页 |
| 3.2.1 综合评价方法介绍 | 第26-28页 |
| 3.2.2 算例分析 | 第28-31页 |
| 3.3 分类分项用能评价 | 第31-32页 |
| 3.3.1 分类分项评价方法介绍 | 第31页 |
| 3.3.2 算例分析 | 第31-32页 |
| 3.4 用户基本条件的同等化 | 第32-34页 |
| 3.5 异常点的处理 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 医院建筑用能分析方法研究 | 第38-58页 |
| 4.1 用能规律分析 | 第38-45页 |
| 4.1.1 分形几何与用能曲线特性分析 | 第38-42页 |
| 4.1.2 用能特性参数 | 第42-45页 |
| 4.2 节能潜力分析 | 第45-47页 |
| 4.2.1 纵向比较节能潜力 | 第45页 |
| 4.2.2 横向比较节能潜力 | 第45-47页 |
| 4.3 用能异常情况分析 | 第47-57页 |
| 4.3.1 基于聚类的异常分析方法 | 第47-52页 |
| 4.3.2 基于神经网络的异常分析方法 | 第52-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 案例分析 | 第58-84页 |
| 5.1 用能评价 | 第58-66页 |
| 5.1.1 数据预处理 | 第58-61页 |
| 5.1.2 综合用能评价 | 第61-63页 |
| 5.1.3 分类分项用能评价 | 第63-66页 |
| 5.2 用能分析 | 第66-82页 |
| 5.2.1 用能规律分析 | 第66-68页 |
| 5.2.2 节能潜力分析 | 第68-70页 |
| 5.2.3 用能异常情况分析 | 第70-82页 |
| 5.3 本章小结 | 第82-84页 |
| 结论 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 攻读学位期间发表的学位论文及其它成果 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92页 |
