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基于BIM-GIS与机器学习的区域尺度绿色建筑能耗预测研究
1
作者
杨超杰
刘琦娟
+1 位作者
霍慧秀
徐照
《施工技术(中英文)》
2025年第8期66-73,共8页
建筑节能是实现碳达峰与碳中和目标的关键环节,而区域尺度建筑能耗研究的重要性随着城市化的发展日益凸显。为此,构建了一个基于机器学习的区域尺度绿色建筑能耗预测框架。通过FME数据转换技术实现从IFC到CityGML的转换,集成BIM和GIS,利...
建筑节能是实现碳达峰与碳中和目标的关键环节,而区域尺度建筑能耗研究的重要性随着城市化的发展日益凸显。为此,构建了一个基于机器学习的区域尺度绿色建筑能耗预测框架。通过FME数据转换技术实现从IFC到CityGML的转换,集成BIM和GIS,利用BIM的丰富语义信息弥补其在区域尺度时空分析中的不足,并应用分类算法对建筑类型进行分类以提高预测准确性。通过实例验证,评估的3种机器学习回归模型均能较准确地预测建筑能耗,且速度显著优于传统能耗模拟方法。该研究为区域尺度绿色建筑能耗预测提供了实用思路,有助于推动绿色建筑可持续发展。
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关键词
绿色建筑
能耗
建筑信息模型
地理信息系统
机器学习
区域尺度
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题名
基于BIM-GIS与机器学习的区域尺度绿色建筑能耗预测研究
1
作者
杨超杰
刘琦娟
霍慧秀
徐照
机构
东南大学土木工程学院
深圳顺丰泰森控股(集团)有限公司
出处
《施工技术(中英文)》
2025年第8期66-73,共8页
基金
江苏省科技计划专项资金(重点研发计划社会发展)项目(BE2022820)。
文摘
建筑节能是实现碳达峰与碳中和目标的关键环节,而区域尺度建筑能耗研究的重要性随着城市化的发展日益凸显。为此,构建了一个基于机器学习的区域尺度绿色建筑能耗预测框架。通过FME数据转换技术实现从IFC到CityGML的转换,集成BIM和GIS,利用BIM的丰富语义信息弥补其在区域尺度时空分析中的不足,并应用分类算法对建筑类型进行分类以提高预测准确性。通过实例验证,评估的3种机器学习回归模型均能较准确地预测建筑能耗,且速度显著优于传统能耗模拟方法。该研究为区域尺度绿色建筑能耗预测提供了实用思路,有助于推动绿色建筑可持续发展。
关键词
绿色建筑
能耗
建筑信息模型
地理信息系统
机器学习
区域尺度
Keywords
green buildings
energy consumption
building information modeling(BIM)
geographic information system(GIS)
machine learning
regional scale
分类号
TU17 [建筑科学—建筑理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BIM-GIS与机器学习的区域尺度绿色建筑能耗预测研究
杨超杰
刘琦娟
霍慧秀
徐照
《施工技术(中英文)》
2025
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