基于自动机器学习与NSGA-Ⅲ算法的建筑节能改造优化方法

摘要

在可持续发展背景下，针对既有建筑进行节能改造，不仅可以有效降低能源消耗，还有利于增强居住和办公环境的舒适性.提出了一种基于自动机器学习和NSGA-Ⅲ算法的建筑节能改造优化方法，旨在高效准确地识别最优的节能改造方案.研究结果表明：自动机器学习能够在较短的训练时间内提供一个用于多目标优化分析的预测模型，平均预测精度达到96%以上.结合这两种技术可以快速有效地在能耗、全生命周期成本和热舒适时间三个目标之间找到最佳平衡点.本文提出的方法为建筑节能领域的研究者提供了新的视角和工具，展示了自动机器学习和NSGA-Ⅲ算法在建筑节能改造中的应用潜力.

关键词

节能改造 / 自动机器学习 / 多目标优化 / 方案决策