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<title cf:type="text"><![CDATA[土木与环境工程学报（中英文） -->人工环境与大数据挖掘应用]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于多维度聚类算法的重庆住宅空调使用特征分析]]></title>
<link><![CDATA[http://qks.cqu.edu.cn/cqdxxbcn/article/abstract/20220420]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[长江流域夏季炎热、冬季阴冷，全年高湿，室内热环境恶劣，多样化的空调使用习惯对住宅供暖空调能耗有重要影响。大数据技术发展为更大样本、更高精度、更多维度的空调行为监测提供了基础，弥补了现有研究方法误差大和分类指标单一的不足。选取重庆市作为长江流域典型城市的代表，随机抽取2 000台住宅房间空调器样本，从空调使用时长、温度需求及能耗角度，构建空调运行的5个特征参数，采用多维度聚类算法识别出重庆地区空调使用习惯的典型类别，通过深入分析不同使用习惯类别的特征差异，总结出三类典型群体。]]></description>
<pubDate>2022/5/6 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[人工环境与大数据挖掘应用]]></category>
<author><![CDATA[薛凯，刘猛，晏璐，何昱洁]]></author>
<guid><![CDATA[http://qks.cqu.edu.cn/cqdxxbcn/article/abstract/20220420]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[建筑空调能耗关键变量通用提取方法及工具的开发]]></title>
<link><![CDATA[http://qks.cqu.edu.cn/cqdxxbcn/article/abstract/20220421]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[建筑空调能耗关键变量是所有可能对建筑空调能耗产生影响的变量中起决定性作用的少数变量。关键变量的确定对于常用的两类能耗预测模型(白箱模型和黑箱模型)都非常重要，基于关键变量而非全部变量建立模型可大大简化建模过程但不过度损失模型精度。关键变量的确定是比较复杂的过程，且容易受到初始边界条件的影响。提出1种关键变量通用提取方法，该方法分别对空调负荷相关和系统相关的特征进行分析，采用Morris法和回归法两种敏感性分析方法从初始变量集中提取出关键变量，并基于Python和Eppy开发了关键变量自动提取工具，该工具适用于不同气候区的各类建筑。案例分析结果表明，使用该方法提取的关键变量集可以用少数变量较准确地描述空调能耗变化。]]></description>
<pubDate>2022/5/6 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[人工环境与大数据挖掘应用]]></category>
<author><![CDATA[沙华晶，许鹏，钟文智，李云飞]]></author>
<guid><![CDATA[http://qks.cqu.edu.cn/cqdxxbcn/article/abstract/20220421]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[夏热冬冷地区高校学生宿舍用电影响参数分析]]></title>
<link><![CDATA[http://qks.cqu.edu.cn/cqdxxbcn/article/abstract/20220422]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[学生宿舍作为高等院校不可或缺的一部分，具有建筑总面积大、使用率高、建筑总能耗大等特点。现有研究基本上局限于整栋宿舍楼的用电量分析，缺乏对学生宿舍中各个房间用电量的细化分析与研究。以上海某高等院校533间女生宿舍为研究对象，划分4种用电偏好，调研宿舍内学生的空调使用习惯，分析影响学生宿舍用电的相关参数。研究发现，学生的宿舍用电偏好与冬季空调的使用时长有关；回归分析模型显示，同一类型的学生宿舍用电和室外温度具有线性关系。结果表明，通过聚类细分得到的学生用电偏好和室外平均温度是影响学生宿舍用电的重要参数，获取这两个参数的回归方法可以有效掌握学生宿舍的用电情况。]]></description>
<pubDate>2022/5/6 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[人工环境与大数据挖掘应用]]></category>
<author><![CDATA[林笑宇，于航，周弈伽，王锰，郑砚，王奕苏]]></author>
<guid><![CDATA[http://qks.cqu.edu.cn/cqdxxbcn/article/abstract/20220422]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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