[發明專利]一種聯合BIM與CIM的城市能耗預測方法

在審

• 申請號: 202110160198.X
• 申請日: 2021-02-05
• 公開（公告）號: CN112906956A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 姚鴻方
• 申請（專利權）人: 希盟泰克（重慶）實業發展有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/26
• 代理公司: 重慶天成卓越專利代理事務所(普通合伙) 50240
• 代理人: 王宏松

1.一種聯合BIM與CIM的城市能耗預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，根據BIM模型獲取所需預測建筑能耗檢測的靜態歷史數據，根據CIM模型獲取影響建筑能耗因素的特征值；

S2，將獲取到的數據進行時序性處理和歸一化預處理得到數據集，并將獲得的數據集劃分為訓練集和測試集；

S3，將訓練集中經權重排序后的時間序列的特征值作為BP神經網絡模型的輸入，將預測的能耗作為模型的輸出，并通過梯度下降算法對模型參數進行優化；

S4，使用測試集的數據對BP神經網絡模型的性能進行評估。

2.根據權利要求1所述的一種聯合BIM與CIM的城市能耗預測方法，其特征在于，包括：

所述S1的建筑能耗檢測的靜態歷史數據提取方法，包括：將BIM模型用相應的BIM軟件導出為IFC格式文件，然后應用建筑能耗檢測靜態數據提取方法，對導出的IFC文件進行靜態數據的提?。?/p>

所述S1的影響建筑能耗因素的特征值，包括：電器能耗、動力能耗、天氣特征值、人員密度和相關時間的特征值之一或者任意組合。

3.根據權利要求1所述的一種聯合BIM與CIM的城市能耗預測方法，其特征在于，所述S2的時序性處理包括：

建立時序模型，并對獲取的靜態能耗值和影響因素特征值進行差分運算，使其變成平穩的時間序列D，采用自回歸移動平均模型對其進行時序性建模，然后對平穩時間序列{D_t}(t＝1,2,…N)，N是時間序列的長度；擬合出自回歸模型：

Z＝φ×Q，

其中，Z為平穩時序D在某一時刻的值，Q為平穩時序D在該時刻之前的其他時刻的取值矩陣，φ為參數權值矩陣，采用最小二乘法估計其參數，至此得到平穩的時間序列。

4.根據權利要求1所述的一種聯合BIM與CIM的城市能耗預測方法，其特征在于，所述S2的歸一化預處理包括：

將平穩的時間序列抽象為Q個樣本對于每一維特征x，進行歸一化預處理后的特征值為：

其中，表示每一維特征x歸一化預處理后的特征值，

max_q(x^(q))表示最大歸一化的特征值，

min_q(x^(q))表示最小歸一化的特征值，

x^(q)表示第q個樣本。