数据驱动的建筑暖通空调系统能耗预测与模型优化

摘要	第4-5页
Abstract	第5-6页
1 绪论	第9-19页
1.1 研究背景与意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-17页
1.3 本文的主要研究内容	第17-19页
2 基于支持向量回归的能耗预测模型	第19-28页
2.1 建筑概况	第19-21页
2.2 支持向量回归算法原理	第21-25页
2.3 能耗预测模型	第25-27页
2.4 本章小结	第27-28页
3 基于异常检测的训练数据优化	第28-44页
3.1 数据描述	第28-29页
3.2 异常检测方法	第29-34页
3.3 数据处理流程	第34-35页
3.4 异常检测结果	第35-37页
3.5 异常样本对能耗预测模型的影响分析	第37-41页
3.6 异常检测优化后的能耗预测结果	第41-42页
3.7 本章小结	第42-44页
4 基于特征选择与参数寻优的能耗预测模型优化	第44-57页
4.1 数据描述	第44-46页
4.2 基于特征选择的能耗预测模型优化	第46-52页
4.3 基于参数寻优的能耗预测模型优化	第52-55页
4.4 本章小结	第55-57页
5 总结与展望	第57-60页
5.1 全文总结	第57-58页
5.2 课题展望	第58-60页
致谢	第60-61页
参考文献	第61-67页
附录1 攻读学位期间发表论文目录	第67-69页
附录2 攻读学位期间参与的科研项目	第69页