针对传统BP神经网络存在收敛速度慢和容易陷入局部极小值缺点,影响建筑能耗预测精度的问题,引入Adaboost算法对BP神经网络进行改良,提出一种基于BP-Adaboost算法的建筑能耗预测方法.该方法充分结合BP神经网络良好学习能力和Adaboost算法预测精度高的优点,通过Adaboost算法将BP神经网络训练所得的弱预测器组合集成为BP-Adaboost强预测器,完成对建筑能耗的预测.案例仿真结果表明:与传统BP神经网络预测比较,该算法预测速度快、预测精度较高,其预测结果可为建筑节能方案的实施提供参考依据.
BP神经网络 Adaboost算法 建筑能耗 预测