基于回归分析和数据挖掘的建筑能耗基准评价模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·建筑能耗基准评价简介 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘 | 第9页 |
| ·回归分析方法 | 第9-10页 |
| ·建筑能耗基准评价 | 第10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·本论文的组织形式 | 第11-12页 |
| 第2章 建筑能耗基准评价相关技术 | 第12-26页 |
| ·逐步回归法 | 第12-15页 |
| ·总体和样本 | 第12页 |
| ·全模型、选模型和偏F统计量 | 第12-14页 |
| ·逐步回归法求解回归方程的过程 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘概述 | 第15-16页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第16-20页 |
| ·基本概念 | 第17-18页 |
| ·关联规则的挖掘步骤 | 第18页 |
| ·经典的频繁项目集挖掘算法——Apriori算法 | 第18-20页 |
| ·决策树分类技术 | 第20-24页 |
| ·分类的概念 | 第20-21页 |
| ·决策树基本理论 | 第21-22页 |
| ·决策树算法ID3介绍 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 Apriori-rule基准评价模型 | 第26-40页 |
| ·基准评价的训练数据集 | 第26-27页 |
| ·建筑能耗基准评价中的关联规则挖掘 | 第27-37页 |
| ·基准评价的支持度与可信度 | 第27-29页 |
| ·建筑能耗频繁项目集的生成 | 第29-30页 |
| ·基准评价规则的产生 | 第30-32页 |
| ·应用BECB-asso规则集进行基准评价 | 第32-37页 |
| ·Apriori-rule建筑能耗基准评价模型 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 SAI-Voting基准评价模型 | 第40-52页 |
| ·基准评价数据集 | 第40-43页 |
| ·Stepwise模型 | 第43-44页 |
| ·模型的建立 | 第43页 |
| ·基准评价 | 第43-44页 |
| ·ID3模型 | 第44-46页 |
| ·"投票"模型SAI-Voting | 第46-49页 |
| ·数据预处理 | 第46-47页 |
| ·目标建筑的数据处理 | 第47页 |
| ·基础模型的"投票"规则 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-52页 |
| 第5章 实验及讨论 | 第52-56页 |
| ·实验数据集 | 第52-53页 |
| ·条件属性值的生成 | 第52-53页 |
| ·目标属性值的生成 | 第53页 |
| ·基准评价效果的比较 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 论文的主要工作 | 第56页 |
| 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
