1. 本选题研究的目的及意义
随着经济社会的快速发展和人民生活水平的不断提高，建筑能耗持续增长，已成为全球能源消耗的重要部分。
与此同时，能源短缺和环境污染问题日益突出，对建筑节能提出了迫切的要求。
为了实现建筑节能的目标，需要对建筑能耗进行准确预测，以便制定合理的能源管理策略。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在建筑能耗预测方面进行了大量研究，取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
国内学者在建筑能耗预测领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括：
1.建筑能耗影响因素分析:分析影响建筑能耗的主要因素，包括气候参数（温度、湿度、太阳辐射等）、建筑结构信息（朝向、面积、材料等）、运行参数（occupancy、设备使用情况等），并收集相关数据。
2.数据挖掘方法研究:研究适用于建筑能耗预测的数据挖掘方法，例如人工神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，比较不同方法的优缺点，并根据具体问题选择合适的算法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解建筑能耗预测的研究现状、数据挖掘方法的应用情况以及相关案例分析，为研究提供理论基础和参考依据。
2.数据收集:收集建筑能耗相关数据，包括历史能耗数据、气象数据、建筑结构信息、运行参数等，并对数据进行清洗、筛选和预处理，确保数据的准确性和完整性。
3.模型构建:选择合适的数据挖掘算法，例如人工神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等，构建建筑能耗预测模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.多源数据融合:将建筑能耗数据与气象数据、建筑结构信息、运行参数等多源数据进行融合，构建更全面的数据集，以提高模型的预测精度。
2.模型优化与改进:针对现有数据挖掘方法在建筑能耗预测中存在的问题，对模型进行优化和改进，例如采用集成学习方法、深度学习方法等，以提高模型的预测精度和泛化能力。
3.系统设计与实现:设计基于数据挖掘的建筑能耗预测系统，实现数据的自动采集、处理、分析和预测功能，并提供友好的用户界面，为建筑管理者提供决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]赵文静,张宇.基于数据挖掘的公共建筑能耗预测研究[J].智能建筑与智慧城市,2023,5(04):90-93.
[2]鲁浩,朱颖心,王雨薇,等. 基于数据挖掘算法的建筑能耗预测模型构建[J]. 暖通空调,2022,52(10):62-68.
[3]刘笑天,朱颖心. 基于梯度提升决策树的建筑能耗预测研究[J]. 暖通空调,2022,52(04):63-68 100.
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