摘要
随着城市化进程的加速和人民生活水平的提高，建筑能耗持续增长，成为全球能源消耗的主要部分。
准确预测建筑能耗对制定节能减排策略、优化建筑设计和运行管理至关重要。
传统的建筑能耗预测方法往往依赖于经验公式和简化假设，难以准确捕捉复杂的建筑系统行为和外界环境影响。
数据挖掘技术为建筑能耗预测提供了新的思路和方法，其利用机器学习算法从海量数据中挖掘潜在规律，建立高精度预测模型。
本文首先介绍建筑能耗预测的研究背景和意义，然后阐述数据挖掘技术和常用预测模型，接着回顾和分析国内外基于数据挖掘的建筑能耗预测研究现状，重点探讨不同预测模型的优缺点和适用场景，最后总结现有研究的不足并展望未来发展趋势。
关键词：建筑能耗预测；数据挖掘；机器学习；文献综述
近年来，随着全球经济的快速发展和城市化进程的不断推进，建筑能耗急剧增长，已经成为全球能源消耗的重要组成部分。
据统计，全球约40%的能源消耗来自建筑行业，其中相当一部分能源被无效地消耗掉了。
为了应对能源危机和环境污染问题，提高建筑能效已成为全球共识。
建筑能耗预测是指利用历史数据、建筑信息、气象数据等因素，通过建立数学模型来预测未来一段时间的建筑能耗。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
