基于绿化数据的建筑能耗智能优化方法OA

传统建筑能耗预测方法缺乏对绿化数据的动态响应机制,难以量化植被配置的节能贡献。文章采用多源遥感数据融合技术获取植被覆盖度与叶面积指数等关键绿化参数,构建ENVI-met与EnergyPlus耦合仿真平台,基于轻量级梯度提升机(LightGBM)和人工神经网络(ANN)双层集成学习算法建立绿化-能耗预测模型,量化分析不同树冠透射率对建筑制冷能耗的影响机制。结果表明,树冠透射率与夏季制冷能耗呈负相关,多元回归模型决定系数R2达0.892。双层集成模型的平均绝对误差(MAE)为4.27 kWh、均方根误差(RMSE)为6.84 kWh、R2为0.923、平均绝对百分比误差(MAPE)为6.33%。该方法能够准确预测绿化配置的节能效果,为城市建筑绿色节能设计提供参考。