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建筑能耗數(shù)據(jù)具有非平穩(wěn)和非線性特征；單一預(yù)測模型很難對其進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測；提出一種用于建筑能耗短期預(yù)測的新型混合模型；利用互補(bǔ)集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法(CEEMD)將波動性較大的能耗數(shù)據(jù)分解為一組本征模態(tài)函數(shù)和一個殘差序列；基于反向?qū)W習(xí)、差分進(jìn)化算法并引入控制參數(shù)λ對鯨魚優(yōu)化算法(WOA)進(jìn)行改進(jìn)；有效解決算法早熟收斂與陷入局部最優(yōu)等的問題；提出改進(jìn)算法UWOA(upgradedwhaleoptimizationalgorithm)；利用UWOA優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值；優(yōu)化后的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對本征模態(tài)函數(shù)和殘差序列進(jìn)行預(yù)測并集成；得到能耗預(yù)測值；應(yīng)用CEEMD-UWOA-Elman混合模型對上海某大型公共建筑能耗進(jìn)行短期預(yù)測；結(jié)果顯示混合模型獲得很好的預(yù)測效果；
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