基于混沌神经网络的建筑节能综合评价 (2010年)

目的构建建筑节能综合评价指标体系,对建筑节能进行综合评价。方法针对神经网络BP算法收敛速度慢且容易陷入局部极小值问题,在常规神经网络中引入混沌神经元,建立混沌神经网络建筑节能综合评价模型。结果根据建筑节能综合评价指标体系各量化指标,得出科学合理的评价结果。通过实验仿真验证了该混沌学习算法的有效性和先进性。在输入参数相同的情况下,训练收敛到相同精度,CNN模型的训练次数少于BP网络模型,CNN模型用于建筑节能评价精度高。结论运用混沌神经网络进行建筑节能综合评价的方法是有效的。