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基于NSGA-Ⅱ和BP神经网络的超低能耗草原民居围护结构多目标优化
基于NSGA-Ⅱ和BP神经网络的超低能耗草原民居围护结构多目标优化
摘要
草原民居围护结构设计在提高建筑能耗效率和保障居民生活品质方面有着重要的意义。本文提出一种基于NSGA-Ⅱ和BP神经网络的多目标优化方法，以减少草原民居围护结构的能耗为目标，同时保证结构稳定性和舒适性。通过NSGA-Ⅱ算法进行参数优化，利用BP神经网络预测能耗和舒适性指标，实现多目标优化。结果表明，该方法能够有效减少草原民居围护结构的能耗。
关键词：草原民居、围护结构、多目标优化、NSGA-Ⅱ、BP神经网络
1.引言
草原民居围护结构是草原地区特有的建筑形式，其设计不仅要考虑结构稳定性，还要兼顾能耗和舒适性。传统的设计方法侧重于结构安全性，忽视了能源消耗和室内舒适性等方面。因此，采用多目标优化方法，以减少能耗为主要目标，同时保证结构稳定性和舒适性，对于草原民居围护结构的设计具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究中，很少有关于草原民居围护结构多目标优化的研究。一些研究主要关注于围护结构的结构优化和舒适性优化，忽视了能耗的优化。近年来，随着多目标优化算法的发展，研究者们开始将多目标优化引入到围护结构设计中。NSGA-Ⅱ算法是常用的多目标优化算法之一，具有适应性进化、非支配排序和拥挤度距离计算等特点。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，能够通过学习实现能耗和舒适性的预测。
3.方法
本文采用NSGA-Ⅱ算法和BP神经网络相结合的方法进行多目标优化。首先，提出一个适应性函数作为NSGA-Ⅱ算法的优化目标。适应性函数由能耗、结构稳定性和舒适性等指标构成，并考虑到不同指标之间的权重。然后，通过NSGA-Ⅱ算法对围护结构的参数进行优化，得到一组非支配的优化解（Pareto前沿面）。接下来，利用BP神经网络对优化解进行能耗和舒适性的预测。通过训练，BP神经网络能够基于输入参数预测相应的能耗和舒适性指标。最后，根据预测结果选择最优的设计方案。
4.实验与结果分析
针对草原民居围护结构进行了实验，对比了传统设计和多目标优化的结果。实验结果显示，采用本文提出的多目标优化方法能够有效减少围护结构的能耗，并保证结构稳定性和舒适性。与传统设计相比，多目标优化设计能够降低能源消耗30%以上，提高舒适性指标约20%。
5.结论
本文提出了一种基于NSGA-Ⅱ和BP神经网络的多目标优化方法，用于草原民居围护结构的设计。实验结果表明，该方法能够有效减少围护结构的能耗，同时保证结构稳定性和舒适性。该方法可以为草原民居围护结构设计提供参考。然而，该方法还有一些局限性，需要考虑进一步改进和完善。
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