基于挖掘的建筑运行优化节能研究--以Elman神经网络优化热源系统为例

《基于挖掘的建筑运行优化节能研究--以Elman神经网络优化热源系统为例》是一篇探讨如何利用数据挖掘技术提升建筑能源效率的研究论文。该论文聚焦于建筑运行过程中热源系统的能耗问题，通过引入Elman神经网络算法，提出了一种优化热源系统运行的方法，旨在实现节能减排的目标。

在现代建筑中，供暖、通风和空调（HVAC）系统是主要的能耗来源之一。随着能源危机的加剧和环保意识的提高，如何优化建筑能源使用成为学术界和工业界关注的焦点。传统的热源系统控制方法往往依赖于固定的设定值或简单的反馈机制，难以适应复杂的环境变化和动态需求。因此，本文提出利用数据挖掘技术对建筑运行数据进行分析，并结合Elman神经网络算法，构建一个能够自适应调整的热源控制系统。

Elman神经网络是一种具有时间记忆能力的递归神经网络，能够处理非线性、时变的问题，非常适合用于建筑能耗预测和优化控制。论文中，作者首先收集了建筑运行过程中的历史数据，包括温度、湿度、室外气象条件以及设备运行状态等信息。然后，通过对这些数据进行预处理和特征提取，构建了一个适用于Elman神经网络的数据集。

接下来，论文详细描述了Elman神经网络的结构和训练过程。通过将历史数据输入到网络中，经过多轮迭代训练，网络逐渐学习到不同变量之间的关系，并能够准确预测未来一段时间内的建筑能耗情况。在此基础上，论文设计了一个基于Elman神经网络的优化算法，用于实时调整热源系统的运行参数，从而降低能耗。

为了验证所提出方法的有效性，论文在实际建筑环境中进行了实验测试。实验结果表明，与传统控制方法相比，基于Elman神经网络的优化方法能够显著降低建筑的能耗水平，同时保持室内舒适度。此外，该方法还表现出良好的适应性和稳定性，能够在不同的气候条件下持续优化热源系统的运行。

论文还讨论了数据挖掘在建筑节能中的应用前景。通过分析大量建筑运行数据，不仅可以发现潜在的节能机会，还能为建筑管理系统提供决策支持。此外，结合人工智能技术，如深度学习和强化学习，可以进一步提升建筑能源管理的智能化水平。

总的来说，《基于挖掘的建筑运行优化节能研究--以Elman神经网络优化热源系统为例》是一篇具有现实意义和理论价值的研究论文。它不仅提出了一个创新性的建筑能耗优化方案，也为未来的建筑能源管理提供了新的思路和技术手段。随着智能建筑技术的发展，类似的研究将有助于推动建筑行业向更加节能环保的方向发展。