基于遗传优化决策树的建筑能耗短期预测模型

来源：计算机工程杂志2019年第6期北京时间：

作者：丁飞鸿,刘鹏,卢暾,顾宁,丁向华,杨宝明,戴文祺,邹超君

单位：1.复旦大学 a.计算机科学技术学院; b.上海数据科学重点实验室,上海 201203;2.上海智能电子与系统研究院,上海 201203; 3.上海鲁班软件股份有限公司,上海 200433

摘要：使用线性回归模型预测公共建筑能耗数据时，存在不确定性影响因素和精度偏差问题。为此，建立一种遗传优化决策树模型。采用遗传算法优化梯度提升决策树的子树生成过程，以模型预测的R-Square值作为迭代的评估标准，从而达到能耗预测的目的。实验结果表明，与传统的回归预测模型相比，该模型预测精度较高。

关键词：建筑能耗,回归预测,梯度提升决策树,遗传算法,遗传优化决策树

基金资助：上海市科委项目“信息化技术与调适技术的集成研究与示范”(16DZ1202402)。