王超等在《Building and Environment》上发表论文
近日，工作室王超等在《Building and Environment》上发表题为“An innovative method to predict the thermal parameters of construction assemblies for urban building energy models”的研究论文（DOI: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109541）。《Building and Environment》是建筑工技术领域国际著名SCI刊物，在JCR分区CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY与ENGINEERING, CIVIL中属于Q1，并为中科院一区TOP期刊，2021年影响因子为6.456。 本文大致内容如下：建筑围护结构的热工参数是城市建筑能耗模型（UBEM）的重要输入。然而，在城市尺度获取这些参数十分困难。本文采用机器学习的方法，使用k-means和随机森林分类，预测建筑围护结构的热工参数，具体包括：1）使用k-means将数据集中的热工参数划分为k类；2）为第j类中的热工参数分配一个相同的ID（Cluster_ID），并记录其重心μj；3）训练随机森林分类器，并将城市建筑因子作为输入，Cluster_ID作为输出；4）通过训练的模型预测目标建筑围护结构热工参数的Cluster_ID；5）根据预测的Cluster_ID，使用相应的μj作为其最终的热工参数。通过研究发现：所提出的方法具有较好的结果，R2可大于0.8。
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