基于数据挖掘技术的某大型文化综合体运行能耗模式分析*

吴闻婧， 张轩涛

(天津市建筑设计院，天津 300074)

1 背景

智能建筑是集现代科学技术之大成的产物，是一个国家综合国力和科技水平的具体表现之一。它包含了网络技术、信息技术、智能化技术、无线局域网技术等。智能建筑真正实现“智能”的关键在于其建筑内所有信息的交互，信息来源于数据，只有对数据进行加工、整理、去伪存精，才能提炼为信息。

数据挖掘(Data Mining,简称“DM”)是一项备受瞩目的新兴科技，被誉为大数据处理的骨干技术，集人工智能、机器学习、数据可视化和统计数学于一体的多学科产物。近年来，DM受到各行各业的关注，如银行和金融服务、零售、医疗保健、电信和反恐等。在建筑领域中使用数据挖掘技术在节能和改善室内环境方面也产生了一系列的成果，但相较于其他行业，在建筑领域数据挖掘的应用较少，目前主要应用在处理预测、故障诊断和建筑领域的最佳控制等方面。Amin-Naseri和Soroush提出了一种混合神经网络模型，结合聚类分析算法来预测每日电气峰值负荷，结果表明，与统计方法(如线性回归)相比，基于DM的方法在预测准确性方面具有显着优势。Ahmed等人使用分类技术研究了建筑特性和气候条件对室内热舒适度和室内照度水平的影响，开发了三种方法，即朴素贝叶斯、决策树、支持向量机。

虽然DM技术已经在建筑领域中使用，但是之前的研究很少充分利用DM技术来发现海量数据集，且很少对建筑智能化系统的运行数据进行挖掘分析。在建筑智能化系统中的数据中应用DM存在两大问题，一是大多数DM技术都非常复杂，很少有楼宇自动化专业人员能够掌握它们。……